Использование стандартизации и нормализации в одном пайплайне.

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Использование стандартизации и нормализации в одном пайплайне — это интересный вопрос, который часто возникает в контексте приложений машинного обучения, таких как ваш, где используется PCA для снижения размерности, а затем искусственные нейронные сети (ИНС) для последующей обработки. Давайте разберем, как и почему эти процессы могут быть совмещены.

Теория

Стандартизация и нормализация — это техники предварительной обработки данных, которые преследуют упрощение и улучшение процесса обучения моделей. Стандартизация преобразует данные в новый масштаб, при котором они имеют среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Это делается для того, чтобы привести все фичи к одному масштабу, особенно когда они находятся в различных диапазонах.

В то же время, нормализация преобразует данные так, чтобы они находились в диапазоне от 0 до 1 или от -1 до 1. Это полезно для методов, чувствительных к масштабированию, таких как нейронные сети, где наличие более высоких или крайне малых значений может затруднить процесс обучения.

PCA (Метод главных компонент). PCA — это техника уменьшения размерности, которая вычисляет главные компоненты наборов данных и сохраняет их. Она помогает уменьшить многомерность, убирая менее значимые компоненты, что особенно полезно, когда у вас есть высокоизмеримые данные. PCA оптимально работает с данными, приведенными к единому масштабу, что подчеркнуто в вашей гипотезе о стандартизации перед применением PCA.

Искусственные нейронные сети. Нейронные сети обычно лучше работают на нормализованных данных, так как это помогает стабилизировать градиенты, уменьшает вероятность проблем с градиентным затуханием и общий шум, что в итоге ускоряет и улучшает процесс обучения.

Пример

Рассмотрим процесс применения и совместного использования стандартизации и нормализации в вашем конкретном контексте.

1. Стандартизация перед PCA: Примените стандартизацию к исходным данным. Например, если у вас есть данные фичей с различными распределениями и диапазонами — скажем, одна фича представляет рост в сантиметрах, а другая вес в килограммах — стандартизация приведет их к единому масштабу.

2. Выполнение PCA: После стандартизации данных, выполнение PCA поможет выделить главные компоненты, минимизируя потерю информации. Главные компоненты будут представлять собой оптимизированные «новые фичи», которые захватывают максимум информации в датасете.

3. Нормализация перед ANN: Применение нормализации к выходу PCA. Так как теперь данные представлены в виде главных компонент, которые могут иметь различные диапазоны, нормализация приводит их к унифицированному диапазону, таким образом, подготавливая оптимальные входные данные для вашей нейронной сети.

Применение

В контексте применения ваших идей, разработка и реализация данного пайплайна в PySpark может выглядеть следующим образом:

• Шаг 1. Стандартизация:

  Воспользуйтесь StandardScaler, доступным в PySpark MLlib, который может стандартизировать ваши данные перед подачей их на PCA. Это можно сделать с помощью следующих шагов:

  from pyspark.ml.feature import StandardScaler
  
  scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withMean=True, withStd=True)
  scalerModel = scaler.fit(dataset)
  scaledData = scalerModel.transform(dataset)

• Шаг 2. PCA:

  Примените PCA к стандартизованным данным для снижения размерности.

  from pyspark.ml.feature import PCA
  
  pca = PCA(k=number_of_components, inputCol="scaledFeatures", outputCol="pcaFeatures")
  pcaModel = pca.fit(scaledData)
  pcaData = pcaModel.transform(scaledData)

• Шаг 3. Нормализация:

  Примените нормализацию к данным после PCA. PySpark предоставляет MinMaxScaler для этого.

  from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler
  
  scaler = MinMaxScaler(inputCol="pcaFeatures", outputCol="normalizedFeatures")
  scalerModel = scaler.fit(pcaData)
  normalizedData = scalerModel.transform(pcaData)

• Шаг 4. Передача данных в ANN:

  Теперь, когда ваши данные нормализованы, вы можете передать их в вашу модель искусственной нейронной сети для обучения и предсказания.

Этот процесс совместного использования стандартизации и нормализации в сложной обработке данных для машинного обучения демонстрирует, как разные статистические преобразования могут быть последовательно применены для извлечения максимума из доступной информации и обеспечения надежного процесса обучения.

Применение этих техник повысит эффективность вашего пайплайна и приведет к более точным моделям, что в итоге поддержит достижения всех целевых метрик вашего проекта.