Использование комбинации градиентного бустинга с LSTM для классификации?

Вопрос или проблема

В настоящее время я использую модель LSTM для классификации высокоразмерных таблиц данных, которые не являются текстом/изображениями (размерности 21392×1970). Я также пробовал XGBoost (градиентный бустинг) в Python отдельно для той же задачи классификации (классифицировать в одну из 14 категорий различных категориальных значений). Я наткнулся на возможность использования метода feature_selection_ в XGBoost, который может предоставить мне F1-оценки наиболее релевантных признаков при предсказании.

Я хотел бы создать гибридную модель, которая объединяет LSTM с XGBoost, но не уверен, как я могу сделать что-то вроде использования наиболее важных признаков для классификации (вероятно, получив их через XGBoost) и затем передать их в LSTM с помощью комбинированного подхода. Любые идеи, предложения и комментарии приветствуются!

Я не знаю ни одного упрощенного способа сделать это без написания соответствующего кода для подключения двух моделей. Должно быть довольно просто запустить XGBoost, получить важность признаков и использовать это как способ выявления признаков для использования в LSTM. Эта часть не должна быть сложной, просто имейте список признаков с некоторым критерием, оставлять их или исключать. Как только у вас будет список признаков для использования в LSTM, просто отфильтруйте весь набор данных и постройте модель LSTM, используя этот набор.

Ответ или решение

Использование комбинированной модели, состоящей из градиентного бустинга и долгого краткосрочного воспоминания (LSTM), для задачи классификации может быть мощным подходом, особенно при работе с высокоразмерными табличными данными, такими как у вас (21392×1970). В данном ответе мы рассмотрим, как максимально эффективно интегрировать возможности обеих моделей для улучшения выполнения задачи классификации, учитывая особенности каждого из методов.

Теория

Градиентный бустинг, в частности XGBoost, является мощным методом для обработки табличных данных. Он особенно эффективен в выявлении наиболее значимых признаков и борьбы с мультиколлинеарностью данных. XGBoost хорошо работает с различными структурами данных и способен обеспечивать высокую точность в классификационных задачах за счет адаптивных алгоритмов и градиентного обновления.

С другой стороны, LSTM-сети — это разновидности рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые хорошо справляются с последовательными данными. Хотя они чаще используются для обработки временных рядов или текстов, их архитектура позволяет выявлять сложные зависимости в данных.

Пример

Допустим, вы имеете задачу классификации данных на основе показателей, связанных с медицинскими обследованиями. Эти данные содержат большое количество признаков, и важно определить, какие из них действительно влияют на конечный диагноз. Сначала можно использовать XGBoost для оценки значимости каждого признака, затем, в LSTM, сосредоточиться на наиболее значимых.

Применение

Определение значимости признаков: Запустите XGBoost на ваших данных и используйте метод feature_importance_, чтобы получить рейтинг значимости признаков. Вы можете выбрать топ-N признаков на основе их значимости. Это уменьшит размерность ваших данных и облегчит последующую обработку в LSTM.
Предварительная обработка данных: После определения значимых признаков отфильтруйте ваш набор данных, оставляя только эти поля. Убедитесь, что данные нормализованы, поскольку нейронные сети, включая LSTM, чувствительны к масштабированию.
Разработка модели LSTM: Создайте вашу LSTM модель, оптимизированную под структуру оставшихся признаков. Настройте гиперпараметры сети, такие как количество слоев, количество нейронов в каждом слое и параметры регуляризации, чтобы избежать переобучения.
Тренировка и кросс-валидация: Обучите LSTM на отобранных признаках. Примените методы кросс-валидации для оценки точности модели и выбора наилучшего подхода к обучению.
Интеграция моделей: Возможна также разработка ансамбля, где вы сначала используете XGBoost для предварительной классификации, а затем LSTM для уточнения результатов. Например, можно использовать LSTM для обработки подмножеств данных, которые XGBoost классифицировал с низкой уверенностью.
Анализ и улучшение: Постоянно оценивайте модель, экспериментируя с различными архитектурами LSTM и изменением количества используемых признаков. Возможно, для достижения наилучших результатов потребуется провести несколько итераций и адаптаций моделей.

Подводя итог, создание гибридной модели, объединяющей XGBoost и LSTM, предоставляет возможность извлечения максимальной информации из данных за счет их предварительной оценки и эффективного анализа последовательностей. Такая комбинация методов позволяет снизить вычислительную сложность задачи и повысить точность, обеспечивая комплексное и углубленное исследование данных.