Вопрос или проблема
У меня есть вопрос о том, как настроить набор данных для моделирования.
Допустим, у меня есть набор данных, представляющий, какую машину человек купит в зависимости от некоторых характеристик:
Зависимые переменные – это отдельные автомобили (Машина 1, Машина 2, … Машина 100).
Независимые переменные:
Бюджет (покупателя)
Любимый цвет (покупателя)
…..
…..
Цвет (Машины 1)
Цвет (Машины 2)
….
Цвет (Машины 100)
Расход топлива (Машины 1)
Расход топлива (Машины 2)
…..
Расход топлива (Машины 100)
Предположим, что это задача многоклассовой классификации. Таким образом, в каждой ситуации можно выбрать только одну машину.
Мой вопрос: допустимо ли иметь такие независимые переменные, которые специфичны для каждой из зависимых переменных? (Цвет Машины X, Расход топлива Машины X, …). Уместно ли просто подставить такую строку в модель? Как модель понимает, что каждый из цветов обсуждает одну и ту же особенность? Цвет
Наконец, есть ли конкретное название для этого типа данных/задачи? Я не уверен, как искать это в Google.
Цвет – это категориальная характеристика.
Один из самых распространенных методов кодирования категориальных характеристик – это одно горячее кодирование (one-hot encoding). Цвет можно закодировать как индикаторный вектор. Цвет текущей машины будет иметь 1 в соответствующем индексе. Например, [1, 0, 0, …, 0] для красной машины и [0, 1, 0, …, 0] для синей машины.
Существуют и другие варианты кодирования категориальных характеристик, такие как бинарное, по количеству, хэширование или кодирование ярлыков.
Хотя я не очень выразителен, я постараюсь изложить некоторые из моих мыслей по вашему вопросу.
Сначала отвечая на ваши вопросы:
- Да. Поскольку ваша цель – предсказать, какую машину выберет клиент из 100. Ничего плохого в том, чтобы включить характеристики этих 100 машин, нет. Тем не менее, на мой взгляд, способ, которым вы проектируете свою модель, немного странен, но об этом позже.
- Да, см. выше.
- Модель не знает, что признаки
цвета машинывсе обсуждают цвет, если это не закодировано каким-то образом. Теоретически, если вы подаете достаточно данных, и в зависимости от модели, она в конечном итоге сформирует некоторую ассоциацию между признаками. Однако ассоциация является чисто неявной в параметрах модели. - Я не знаю конкретного названия для вашей задачи, но это что-то вроде многоклассовой классификации.
Предложения:
Как я уже сказал, способ, которым вы формулируете проблему, немного странен на мой взгляд. Вам не обязательно следовать тому, что я предлагаю, так как вы лучше всего знаете свою задачу, но вот некоторые из моих мыслей по вашему вопросу.
Вы хотите предсказать, какую машину из 100 машин выберут. Я бы тогда создал набор данных, в котором строки представляют каждую машину, а столбцы – это характеристики каждой машины. То есть цвет, расход топлива и т. д. Затем я бы заставил модель предсказать, купит ли клиент конкретную машину. Таким образом, это становится задачей бинарной классификации. После этого, обучив модель на множестве машин, я бы заставил модель сделать прогнозы для всех 100 машин. То есть, я бы заставил модель предсказать, купит ли клиент машину для каждой из 100 машин. Затем я выберу машину из 100, в которой модель имеет наибольшую уверенность в том, что ее выберет клиент, и использую это как окончательное предсказание.
Снова, я не решал подобную задачу раньше, поэтому не знаю точно. Похожая проблема заключается в том, чтобы предсказать, какую машину выберет клиент, но характеристики описывают клиента, а не машины.
Не имея отношения к теме: Что касается категориальных признаков, таких как цвет, я бы выбрал одно горячее кодирование.
Ответ или решение
Конечно, давайте разберем вашу задачу по созданию набора данных для моделирования более подробно.
Вы описали ситуацию, в которой у вас есть зависимая переменная, представляющая выбор автомобиля (например, Автомобиль 1, Автомобиль 2 и т.д. до Автомобиля 100), и независимые переменные, которые включают как характеристики покупателя (например, Бюджет, Любимый цвет), так и характеристики каждого автомобиля (например, Цвет Автомобиля 1, MPG для Автомобиля 1 и т.д.).
Ответы на ваши вопросы:
-
Подход к выбору независимых переменных: Да, использование независимых переменных, специфичных для каждого автомобиля, вполне оправдано. Ничего нет плохого в том, чтобы включать характеристики всех 100 автомобилей, так как ваша цель — предсказать, какой из них выберет клиент. Тем не менее, важно учитывать, что ваши данные должны быть организованы логично для эффективного моделирования.
-
Как модель понимает, что речь идет о цвете?: Модель сама по себе не знает, что характеристики «Цвет Автомобиля 1», «Цвет Автомобиля 2» и т.д. относятся к одной категории (цвет). Это означает, что распознавание одного и того же атрибута не является явным. Если ваши данные структурированы неправильно, это может привести к путанице, поэтому важно грамотно кодировать категории. Для этого вы можете использовать методы кодирования категориальных переменных, такие как one-hot кодирование, которое поможет создать бинарные признаковые переменные для различных цветов.
-
Название вашей задачи: Вашу задачу можно охарактеризовать как задачу многоклассовой классификации, так как вы пытаетесь предсказать один из 100 возможных классов (выбор автомобиля).
Рекомендации по улучшению формулировки задачи:
Хотя ваш подход не является неправильным, его можно оптимизировать для повышения эффективности:
-
Переход к бинарной классификации: Как я уже упоминал, вы можете изменить структуру данных так, чтобы каждая строка представляла один автомобиль и его характеристики. В этом случае ваш целевой признак будет указывать на то, покупает ли клиент этот автомобиль или нет (бинарная переменная). Это позволит вашей модели более эффективно работать с данными.
-
Создание отдельных признаков для клиента: Вместо того, чтобы привязывать все признаки к автомобилям, вы можете создать модель, в которой характеристики клиента являются независимыми переменными, а характеристики автомобилей определяются через другие методы, например, через политику покупок, психографику и т.д.
-
Постоянная валидация модели: Не забывайте про кросс-валидацию, чтобы гарантировать, что ваша модель не переобучается и может обобщать на новых данных.
Вывод:
Таким образом, у вас есть возможность сформулировать задачу более оптимальным способом, что может привести к улучшению качества предсказаний. Используйте подходящие техники кодирования для категориальных переменных и не забывайте о валидации модели. Удачи в вашем проекте!