Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, содержащий 42 экземпляра (X) и одну финальную Y, на которой я хочу выполнить регрессию LASSO. Все они непрерывные и числовые. Поскольку размер выборки небольшой, я хочу его увеличить. Я в курсе алгоритмов, таких как SMOTE, используемых для расширения несбалансированных наборов данных. Есть ли что-либо доступное для моего случая, когда дисбаланс отсутствует?
SMOTE может использоваться для повторной выборки любого непрерывного набора данных, независимо от наличия дисбаланса.
Если вы используете реализацию SMOTE на Python, sampling_strategy может быть установлен в ‘all’, что выполняет повторную выборку всех классов.
Что-то вроде:
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(sampling_strategy='all')
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)
Ответ или решение
Увеличение тренировочного множества данных для применения LASSO-регрессии может значительно повысить стабильность и точность вашей модели, особенно при небольшом размере исходного набора данных, как в вашем случае с 42 инстанциями. Существенным вопросом здесь является, каким образом наиболее эффективно расширить этот набор данных, сохраняя при этом его целостность и достоверность.
Создание искусственных данных: Опции и методы
Действительно, SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) является одним из наиболее популярных методов увеличения выборки, даже если нет проблемы дисбаланса классов. Однако стоит рассмотреть другие подходы, которые могут быть более подходящими для вашего случая.
1. Gaussian Noise Augmentation
Добавление гауссового шума к исходным данным может создать данные, которые сохранят свою основную структуру, оставаясь при этом вариативными. Это довольно простой и эффективный метод увеличения выборки. Гауссов шум можно контролировать через параметры среднее и стандартное отклонение, чтобы не вносить излишние перекосы в данные.
2. Data Augmentation Techniques
Эти методики часто применяются в компьютерном зрении, но их идеи могут быть адаптированы для табличных данных. Например, можно подумать об умножении, масштабировании или искажении данных с использованием различных математических трансформаций.
3. Variational Autoencoders (VAEs)
В ремесле искусственного интеллекта VAEs выдаются своим умением генерировать высококачественные синтетические данные. Разработка автоэнкодера, специфичного для вашей задачи, может позволить вам расширить набор данных, генерируя новые, априори несуществующие инстанции, которые логически вписываются в пространство ваших данных.
4. GANs (Generative Adversarial Networks)
Вдобавок, грандиозно зарекомендовали себя генеративные состязательные сети, которые могут быть натренированы на ваших данных для генерации новых, отличительных примеров. Использование GANs связано с относительно высокой вычислительной нагрузкой и требует определенных навыков в глубоких нейронных сетях, но результат может оправдать ваши усилия.
5. Bootstrap Resampling
Не менее интересным методом является бутстрап-ресемплинг. Этот статистический метод позволяет создавать множество подвижных выборок из начальной обучающей выборки, которые могут быть использованы для оценки достоверности модели.
Заключение
Стоит учитывать, что каждый из предложенных методов имеет свои преимущества и ограничения, и выбор наиболее подходящего варианта часто зависит от специфики вашего проекта и доступных ресурсов. Уверенное использование этих методов может существенно улучшить характеристики вашей модели LASSO-регрессии. Наслаждайтесь экспериментацией и не забывайте про принципы валидации ваших моделей, чтобы подтвердить эффективность проделанных действий.