Фиктивные переменные и масштабирование в задачах регрессии

Вопрос или проблема

Мне было интересно, может ли создание фиктивных переменных и масштабирование других переменных повлиять на мою модель. В частности, я реализовал регрессор случайного леса, используя scikit-learn, но моя модель данных состоит из набора фиктивных переменных и 2 числовых переменных. Я подошел к этому следующим образом:

Преобразовал категориальные переменные в фиктивные
Отделил числовые переменные
Масштабировал числовые переменные (из пункта 2) с помощью Standard Scaler из scikit-learn
Объединил фиктивные и числовые переменные
Разделил на обучающую и тестовую выборки
Обучил модель

Может ли такой подход создать неподходящее смещение, учитывая разный масштаб фиктивных переменных и масштабированных числовых?
Или, по крайней мере, является ли он корректным?

Может ли такой подход создать неподходящее смещение, учитывая разный масштаб фиктивных переменных и масштабированных числовых? Или, по крайней мере, является ли он корректным?

“Все в порядке”, потому что признаки, закодированные методом One-Hot-Encoding, не имеют очень большого масштаба. Проблемы масштаба возникают, когда признаки находятся на очень разном масштабе, например, 1 против 10⁵ и т.д.

Стандартизация их нарушит разреженность (т.е. логарифм нулей). Нормализация никак не повлияет.

Что здесь является некорректным –

Вы стандартизируете набор данных до разделения. Вам нужно сделать наоборот.

Что здесь является необязательным –

Для модели на основе деревьев не требуются масштабирование и OHE. Просто закодируйте метки, разделите и продолжайте.

Ответ или решение

Тема использования дамми-переменных и масштабирования в задачах регрессии является важной в контексте работы с машинным обучением и статистическим анализом данных. Когда вы работаете с предиктивными моделями, такими как Случайный Лес (Random Forest Regressor), правильная предварительная обработка данных может значительно повлиять на качество и интерпретируемость результатов модели.

Теория

В регрессионном анализе часто используются как числовые, так и категориальные переменные. Категориальные переменные должны быть преобразованы в числовой формат, чтобы алгоритм машинного обучения мог их обработать. Для этого обычно применяют метод создания дамми-переменных, или "one-hot encoding". Этот процесс заключается в преобразовании каждой категориальной переменной в отдельный столбец (или набор столбцов), представляющих наличие или отсутствие каждой из категорий (1 или 0).

Масштабирование числовых переменных, например, с использованием стандартизации (Standard Scaler), придает всем числовым признакам одинаковый вес, что особенно важно при использовании алгоритмов, чувствительных к масштабу данных (например, к-нн или метод опорных векторов). Однако в случае решений на основе деревьев, таких как Случайный Лес, масштабирование имеет меньшее значение, так как алгоритм нечувствителен к масштабу благодаря использованию пороговых значений для принятия решений.

Пример

Рассмотрим ситуацию, описанную в вашем вопросе. Вы преобразуете категориальные переменные в дамми и масштабируете числовые переменные. Это стандартный подход для множества алгоритмов. Однако в задаче с использованием Случайного Леса масштабирование числовых переменных не требуется, и это может быть выполнено только в случае необходимости использования других алгоритмов в будущем. Проблема, которую вы упомянули, о создании "неправильного смещения из-за разной шкалы" на самом деле не актуальна для вашего случая.

Применение

Преобразование категориальных переменных: Используйте функцию get_dummies() из Pandas или OneHotEncoder из scikit-learn. Это шаг обязателен для всех моделей, работающих с категориальными данными.
Масштабирование числовых данных: Стандартизация или нормализация числовых переменных имеет смысл для моделей, чувствительных к масштабу. Для Случайного Леса это шаг дополнительный и не обязательный. Однако, если вы решите использовать его, масштабирование должно производиться после разделения данных на тренировочную и тестовую выборки, чтобы избежать утечки данных (data leakage).
Разделение и обучение модели: Важно, чтобы процесс масштабирования был применён только к тренировочным данным перед обучением модели, и затем те же параметры масштабирования должны быть применены к тестовым данным.

Помимо вышеизложенного, стоит помнить, что каждая задача уникальна, и подходы могут измениться в зависимости от специфики данных и цели анализа. В некоторых случаях использование дамми-переменных может значительно увеличивать размерность данных, что нужно учитывать при работе с большими объемами данных.

В конечном итоге, для Случайного Леса основной акцент следует делать на корректности данных, балансировке классов (если это относится к задаче классификации) и обеспечении достаточного объема данных для тренировочных и тестовых выборок. Использование дамми-переменных и масштабирование — это важные аспекты предварительной обработки данных, но для деревьев решений они не так критичны, как для линейных моделей или моделей на основе расстояний.