Фичевая инженерия для классификации возраста на основе интересов

Вопрос или проблема

У меня есть набор данных, который содержит пользователей (строки) со списком их интересов (IABs), который выглядит следующим образом:

user_id | gender | list of interests
--------+--------+--------------------------------
user 1  | male   | games, productivity
user 2  | female | games, lifestyle, design
user 3  | male   | travel, games, messaging
user 4  | male   | messaging, blogging, lifestyle
...

Поскольку количество уникальных интересов невелико (~500) и количество строк высоко (~67M), какие практики инженерии признаков я должен следовать, чтобы получить большую точность модели машинного обучения?

P.S.: Простая модель с кодированием one hot/count hot дает точность ~52%

Добрый день, @theodre7, глядя на то, что вы показали, трудно дать точный ответ. Но если это поможет, я рад.

Думая о простой модели, с тем, что я вижу в этой таблице, это будет рейтинг пользователей с использованием алгоритма k-ближайших соседей:

k-ближайшие соседи

Поскольку это очень просто, это будет очень полезно для вашей колонки “список интересов”, но перед построением модели очень полезно использовать метод one-hot, эти функции преобразуют колонки, у нас будет только 0|1.

OneHot

В колонке пола это также было бы полезно, но так как у нее два разных данных, с помощью метода замены, “male”== 0 и “female” == 1.

Также недостаточно иметь отдельный “список интересов”, если вы не хотите, но интересы будут более разделены

После этой обработки я бы создал модель, исходя из первой ссылки, которую я предоставил. Читая документацию, вы можете увидеть опции, которые могут быть полезны для вас для работы с этими наборами данных. Я оставил ссылку ниже, где есть объяснение о K-NN, чтобы помочь понять концепцию.

K-Nearest Neighbor

Ответ или решение

Конечно, давайте рассмотрим задачу классификации возраста на основе интересов с точки зрения инженерии признаков. Данная задача заключается в создании системы, которая сможет точно классифицировать возрастную группу пользователей, опираясь на список их интересов. В этом контексте, инженерия признаков играет ключевую роль в повышении эффективности модели машинного обучения. Рассмотрим подробнее, какие шаги и техники инженерии признаков могут быть использованы для улучшения точности модели.

Теоретическая основа:

Инженерия признаков — это процесс создания новых информативных переменных из имеющихся данных, которые могут усилить возможности модели машинного обучения различать классы. Это один из самых влияющих этапов в построении модели, так как качественные признаки могут значительно улучшить производительность алгоритма даже на простых моделях.

Пример:

В контексте данной задачи у нас есть данные о пользователях, содержащие список интересов. Например:

user_id | gender | list of interests
--------+--------+--------------------------------
user 1  | male   | games, productivity
user 2  | female | games, lifestyle, design
user 3  | male   | travel, games, messaging
...

Стандартный подход, такой как one-hot-кодирование, может привести к созданию очень разреженной матрицы признаков, так как количество уникальных интересов достаточно велико (около 500). Это может отрицательно сказаться на производительности модели, особенно учитывая, что простое кодирование уже дало относительно низкую точность (~52%).

Применение:

Кластеризация интересов:
- Используйте методы кластеризации, такие как K-Means или иерархическая кластеризация, для группировки схожих интересов. Это поможет уменьшить размерность данных и представить интересы одним признаком группы, к которой они принадлежат.
Разработка индивидуальных показателей интересов:
- Рассмотрите возможность создания бинарных признаков на основе категорий интересов (например, is_gamer, is_traveler). Такие признаки можно агрегировать, чтобы получить более обобщённый портрет пользователя.
TF-IDF:
- Примените TF-IDF для векторализации списка интересов. Это поможет выяснить значимость каждого индивидуального интереса для конкретного пользователя по сравнению с другими пользователями.
Взаимодействие признаков:
- Создайте взаимосвязанные признаки между полом и интересами, которые могут быть особенно полезны для выявления паттернов, специфичных для определённых групп населения.
Инженерия времени:
- Если есть временные метки в данных, используйте их для выявления сезонных или временных паттернов в интересах, которые могут коррелировать с возрастом.
Генерация новых признаков на основе данных о поведении:
- Рассмотрите создание динамических переменных, таких как количество упоминаний интереса, среднее количество упоминаний интересов специфичных отраслей и другие, которые помогут выделить пользователей с определёнными предпочтениями.
Управление редкими интересами:
- Исключите или сгруппируйте редкие интересы, которые может быть нецелесообразно учитывать индивидуально.

Кроме того, при выборе модели также следует рассмотреть возможность использования методов, более устойчивых к разреженным данным и способных обрабатывать большие массивы данных, таких как градиентный бустинг (например, XGBoost) или нейронные сети. Помимо этого, важно экспериментировать с гиперпараметрами модели, а также проводить кросс-валидацию для оценки её производительности и предотвращения переобучения.

Подводя итог: инженерия признаков требует всестороннего подхода и может значительно повысить точность модели, если применены соответствующие методики для обработки и трансформации данных. Применяя перечисленные выше методы и техники, вы улучшите способность модели различать и предсказывать возрастные группы пользователей на основе их интересов.