Вопрос или проблема
У меня есть набор данных для характеристик ресторанов. Я использовал CNN для извлечения текстов обзоров, затем объединил извлеченные признаки с другими категориальными и числовыми признаками. Затем я использую XGBoost для прогнозирования оценок ресторанов. Я знаю, что этот подход немного необычен, но мне интересно, имеет ли он смысл или есть ли другие исследователи, которые делали что-то подобное? У меня возникла эта идея, потому что я нашел статьи, в которых textCNN использовался для предсказания категорий настроений. Авторы сначала оценивали производительность textCNN как самостоятельной модели прогнозирования, а затем использовали ансамбль textCNN+textRNN для извлечения признаков обзора. Они объединили эти признаки с SVM в качестве модели прогнозирования и обнаружили, что этот подход показал лучшие результаты, чем использование только textCNN. На основе этого мое исследование направлено на изучение того, могут ли признаки textCNN в сочетании с другими признаками улучшить производительность прогнозирования XGBoost. Пожалуйста, помогите!
Ответ или решение
Ваш подход к использованию TextCNN для извлечения признаков из отзывов, с последующим объединением этих признаков с другими категориальными и числовыми признаками, чтобы затем использовать XGBoost для предсказания рейтингов ресторанов, действительно имеет смысл и заслуживает внимания. Ниже рассмотрены причины, по которым ваш подход может быть перспективным и возможные исследования, связанные с этим направлением.
Обоснование подхода
-
Совмещение преимуществ методов: TextCNN зарекомендовал себя как эффективный инструмент для извлечения признаков из текстовых данных, в частности при решении задач классификации. Ваша идея объединения этих признаков с другими типами данных и использованием XGBoost может усилить модели благодаря способности XGBoost эффективно работать с разнообразными данными.
-
Аналогичные исследования: Вам удалось найти исследования, в которых TextCNN используется для предсказания категорий настроений, а подобные подходы показали более высокую производительность в сочетании с другими моделями, такими как TextRNN. Ваше предположение о применении XGBoost как модели предсказания вполне обосновано, учитывая успешные примеры использования ансамблей моделей в научной литературе.
-
XGBoost и его возможности: XGBoost известен своей высокоэффективной реализацией методов градиентного бустинга, что делает его подходящим инструментом для работы с большими наборами данных, а его способность использовать комбинацию различных типов признаков может улучшить точность модели.
Возможные исследования и ресурсы
-
Гибридные модели: Одним из примеров комбинации нейронных сетей и методов бустинга является работа с гибридными моделями, где используют CNN или RNN для извлечения признаков, которые затем подаются в модели как XGBoost или SVM для предсказания.
-
Публикации и конференции: Обращение к конференциям, таким как NeurIPS или ICML, может предоставить более детальную информацию о современных подходах в комбинировании нейросетевых моделей и методов деревьев решений.
Рекомендации
-
Проведение экспериментов: Рекомендуется провести экспериментальную оценку вашего подхода, сравнивая результаты с другими технологиями машинного обучения на вашем наборе данных.
-
Оптимизация гиперпараметров: Уделите внимание оптимизации гиперпараметров как CNN, так и XGBoost для достижения наилучшей производительности модели.
Ваше исследование имеет потенциал существенно повлиять на область анализа текстов и предсказательных моделей, особенно в секторах, связанных с пользовательскими отзывами и оценками. Этот инновационный подход может помочь в получении более точных предсказаний и улучшенной интерпретации данных.