Вопрос или проблема
Я работаю над проектом по классификации. У меня есть много строк, содержащих множество бинарных атрибутов, некоторые из которых часто встречаются вместе, точно так же, как это можно встретить в проблеме рыночной корзины (когда, например, можно определить, что если вы покупаете ‘Молоко’ в супермаркете, у вас также есть более чем случайный шанс купить ‘Яйца’).
Моя идея заключается в том, чтобы взять мою цель как атрибут, извлечь лучший набор элементов, содержащий мою цель (таким образом, имея Target=1, точно так же, как в моем предыдущем примере, если бы я хотел создать модель, чтобы предсказать, купит ли клиент яйца или нет).
Затем, глядя на fit каждого набора элементов, я получу информацию о том, какие группы продуктов имеют наилучшие шансы сделать мою цель равной 1.
Хотя метод выглядит хорошо, у меня есть проблема. Я задаюсь вопросом, есть ли способ извлечь только наборы элементов с целью на них.
Все статьи, которые я нашел о создании классификации на основе ассоциативных правил, объясняют, что одним из больших недостатков этого метода является время, которое требуется, потому что он должен найти все наборы элементов, и после удалить все те, которые не включают цель.
Есть ли способ, используя свойства набора элементов, указать алгоритму (Apriori, FP-Growth и т.д.) вычислять только наборы элементов, включающие Target, и не тратить время на вычисление всех наборов элементов?
Если я правильно понимаю, у вас нет цели, и вы хотите создать ее, используя ассоциативные правила.
Алгоритм FP-growth уже уменьшает количество проверок наборов элементов, например, на основании факта, что если определенный набор элементов не соответствует выбранному порогу, ни один другой надмножество этого набора элементов также не будет соответствовать.
По этой причине он в несколько раз быстрее, чем Apriori.
Если вы хотите создать свою цель, используя ассоциативные правила, а затем обучить модель прогнозировать эту цель, вы должны позволить алгоритму пройти по каждому примеру и позволить ему отбросить каждый набор элементов, не соответствующий вашему порогу.
Что вы можете сделать, чтобы ускорить вычисления:
- Использовать FP-Growth в распределенной системе.
- Использовать еще более строгие условия, чтобы быстрее отбрасывать наборы элементов.
- Изучать ассоциативные правила лишь на подмножестве предметов, например, топ-1000 бестселлеров.
.
Ответ или решение
Введение в правила ассоциации для классификации может представлять значительный интерес, особенно в условиях, когда в датасете имеются бинарные атрибуты, которые часто встречаются вместе. Это напоминает классическую задачу "Корзина покупок," где цель состоит в выявлении паттернов между покупками, например, покупка молока часто сопровождается покупкой яиц.
Ваша идея адаптировать эту концепцию для задачи классификации, используя целевую переменную как один из атрибутов, выглядит обоснованной. Это может позволить выявить группы атрибутов (или продуктовых наборов), которые наиболее вероятно ведут к активации вашей целевой переменной (Target=1).
Проблема и решение
Главной трудностью в применении правил ассоциации для классификации является необходимость сначала вычислить все возможные наборы элементов, а затем отсеять те, которые не содержат целевой переменной. Этот подход может быть ресурсозатратным.
Существуют несколько стратегий для оптимизации этого процесса:
-
Использование алгоритма FP-Growth: FP-Growth автоматически оптимизирует процесс, сокращая проверки наборов. Это достигается благодаря тому, что если определенный набор элементов не удовлетворяет установленным порогам (например, частоты), то любой его надмножество также не удовлетворит. Однако, вы также можете исследовать возможность модификации алгоритма для исключения проверки наборов, в которых целевая переменная отсутствует с самого начала.
-
Распределенные вычисления: Вы можете значительно ускорить процесс, применяя FP-Growth на распределенных системах, например, использовании Apache Spark. Это позволяет разделять задачи на части и обрабатывать их параллельно.
-
Ограничение пространства поиска: Уменьшьте размерность данных, ограничивая анализ некоторым подмножеством данных. Например, можно рассмотреть только топ-1000 наиболее часто встречающихся атрибутов.
-
Повышение пороговых значений: Использование более строгих условий для отсеивания наборов также может значительно сократить объем обрабатываемых данных.
Вывод и рекомендации
Оптимизация алгоритмов ассоциации требует комплексного подхода, который может включать как технические меры (оптимизация алгоритма), так и стратегические (ограничение анализируемого подмножества атрибутов). Глубокий анализ данных и четкое понимание цели помогут выбрать наиболее эффективную стратегию. Более того, применение распределенных вычислений и предварительная обработка данных могут серьезно повысить производительность обработки.
Настоятельно рекомендуется проводить эксперименты и тесты на небольших наборах данных до начала работы с полным объемом, чтобы скорректировать параметры и стратегии оптимизации.