Вопрос или проблема
Я строю модель, которая заполняет пропущенные значения в DataFrame, содержащем количество посетителей в различных магазинах, каждый день:
| день | магазин_a | магазин_b | магазин_c |
|---|---|---|---|
| 2021-01-01 | 100 | 200 | 300 |
| 2021-01-02 | 110 | 220 | 290 |
| 2021-01-03 | 50 | 110 | 170 |
| 2021-01-04 | NAN | 220 | 290 |
| 2021-01-05 | 7 | 16 | NAN |
| 2021-01-06 | 90 | NAN | NAN |
Я использую класс IterativeImputer из scikit-learn, этот метод импутации отводит одну колонку на каждом шаге и обучает оцениватель на других колонках, чтобы предсказать колонку, которая была отведена.
Мой вопрос: должен ли я транспонировать свой DataFrame или нет?
Если я оставлю свой DataFrame (1 строка = 1 день, 1 колонка = 1 магазин), это означает, что мы можем полностью предсказать количество посетителей в магазине в конкретный день, просто посмотрев на другие магазины.
Но если я транспонирую свой DataFrame (1 строка = 1 магазин, 1 строка = 1 день), это означает, что мы можем предсказать количество посетителей, просто посмотрев на историю одного магазина.
Я предполагаю, что простой способ проверить, стоит ли мне транспонировать, – это сравнить RMSE двух методов, но я хотел бы получить какое-то объяснение вместо “метод A работает лучше, идите дальше.”
Просто глядя на данные, я бы сказал, что количество посетителей магазина A 4 января составляет около 110. В основном это всегда примерно половина от магазина B в любой день.
Кажется, что количество посетителей между магазинами коррелировано, поэтому вы потенциально можете использовать простую линейную регрессию, чтобы получить разумную оценку для любого конкретного дня.
Ответ или решение
Когда дело доходит до импутации пропущенных значений в датафрейме, выбор подхода — транспонировать его или оставить в исходном варианте — имеет большое значение. Рассмотрим ваш случай, где у нас есть данные о количестве посетителей для различных магазинов в определенные дни.
1. Понимание структуры данных
Исходный датафрейм имеет следующую структуру: строки представляют дни, а столбцы — различные магазины. Это означает, что при использовании IterativeImputer в текущем виде вы будете предсказывать количество посетителей в одном магазине, основываясь на данных по другим магазинам за тот же день.
Если вы транспонируете датафрейм, то строки будут представлять магазины, а столбцы — дни. В этом случае мы предсказываем количество посетителей в конкретном магазине на основе его собственных исторических данных.
2. Вариант без транспонирования
Если оставить датафрейм в исходном состоянии, то:
- Преимущества: Модель будет учитывать корреляции между разными магазинами. Если, как вы заметили, количество посетителей в магазине A всегда примерно половина от количества в магазине B, эта информация может быть полезной для точности предсказания.
- Недостатки: Данные могут не содержать достаточно информации для точной оценки, если у каждого магазина есть свой уникальный паттерн посещаемости независимо от других. Кроме того, модель может столкнуться с большим объемом информации на этапе подготовки, если ряд магазинов сильно различается по своей посещаемости.
3. Вариант с транспонированием
Транспонирование предлагает свой набор преимуществ и недостатков:
- Преимущества: При предсказании количества посетителей только на основе исторических данных одного магазина у модели будет больше информации о времени и тенденциях внутри самого магазина. Это особенно полезно, если отдельные магазины имеют различные сезонные колебания и паттерны посетителей.
- Недостатки: Зависимости между магазинами могут быть упущены. Если у вас есть большое количество данных по разным магазинам, это может привести к потере анализа на основе перекрестных данных.
4. Сравнение и оценка
Ваше предложение о сравнении RMSE (среднеквадратичной ошибки) для обоих подходов является разумным и практичным. Обратите внимание на следующие моменты:
- Корреляция данных: Учитывайте, насколько коррелируют между собой данные разных магазинов. Если корреляция сильная, оставление структуры без изменений может дать лучшие прогнозы.
- Специфика магазина: Если у магазинов есть уникальные паттерны посещаемости, то транспонирование может быть более подходящим.
Заключение
В конечном счете, нет однозначного ответа на вопрос о транспонировании датафрейма. Правильный выбор будет зависеть как от структуры ваших данных, так и от бизнес-контекста, который вы пытаетесь анализировать.
Рекомендуется экспериментировать с обоими подходами, проводить кросс-валидацию и оценивать результаты с использованием метрик, таких как RMSE. Таким образом, вы сможете выбрать наилучший подход, который подходит конкретно для ваших данных и задачи.