Вопрос или проблема
У меня есть набор данных о характеристиках победителей теннисных турниров и о характеристиках проигравших:
возраст_победителя, рейтинг_победителя / возраст_проигравшего, рейтинг_проигравшего
Чтобы провести надлежащий EDA, мне нужно объединить данные победителей и проигравших для дальнейшего анализа или разделить датафрейм на две части?
Таким образом, вопрос заключается в том, во время предварительного анализа данных лучше ли анализировать данные с участием как победителей, так и проигравших теннисистов в одном датафрейме или разделить их на два. В этом вопросе я предполагаю, что вы будете использовать эти данные для задачи классификации (исправьте меня, если я ошибаюсь!): чтобы провести различие между победителями и проигравшими теннисистами.
Я считаю, что лучший подход – анализировать данные вместе как с победителями, так и с проигравшими. Основные причины этого заключаются в следующем:
- Когда вы запускаете эти данные через модель, вы не разделяете данные по классам (победители против проигравших)
- Что более важно, в контексте инженерии признаков обычное правило заключается в том, что вы выбираете признаки, которые могут существенно различать классы. Таким образом, вы можете сделать это только путем анализа распределения признаков по классам, чтобы увидеть, улучшит ли добавление этих признаков в модель обобщающую способность модели.
Ответ или решение
Во время проведения Exploratory Data Analysis (EDA) на вашем датасете с характеристиками выигравших и проигравших теннисистов, подход к анализу может зависеть от ваших целей. Предположим, что ваша конечная цель — построение модельной классификации для различения выигравших и проигравших игроков. В этом случае, имеет смысл рассмотреть оба класса (выигравшие и проигравшие) вместе, и вот почему:
-
Контекст классификации: Поскольку ваша конечная задача заключается в классификации результатов (‘выигравший’ против ‘проигравший’), вам необходимо понять поведение и распределения признаков для обоих классов одновременно. Смешивание данных позволит вам получить более полное представление о том, какие признаки могут быть полезны для предсказания победы или поражения на основе сравнительного анализа.
-
Исследование распределений признаков: Для того чтобы успешно определить, какие характеристики могут значимо различать классы, необходимо проанализировать распределения признаков (например, возраст и ранг) для обеих групп. Это поможет обнаружить, как эти признаки ведут себя в зависимости от класса и позволит вам выявить потенциальные зависимости или паттерны, которые могут улучшить производительность модели.
-
Инженерия признаков: В контексте исследования особенностей, когда вы анализируете данные вместе, вы сможете выявить взаимодействия между характеристиками и как они могут влиять на результаты. Вы, возможно, захотите создать новые признаки (например, разница в возрасте или ранге между игроками), которые могут оказаться полезными для вашей модели.
-
Избежание предвзятости: Анализируя данные раздельно, вы рискуете упустить важную информацию о том, как характеристики проигравших могут помочь понять динамику победы. Кроме того, разделение на два поднабора может привести к игнорированию потенциальных перекрытий между ними, что может исказить результаты анализа.
Таким образом, на этапе EDA давайте объединим данные о выигравших и проигравших теннисистах для более глубокого и многогранного анализа. Это позволит вам извлечь максимальную ценность из ваших данных перед тем, как переходить к построению модели.
Рекомендованные шаги:
- Объедините данные: Создайте объединённый датафрейм с меткой класса (например, ‘winner’ и ‘loser’).
- Визуализируйте данные: Постройте графики, такие как гистограммы и боксплоты, чтобы проанализировать распределения по классам.
- Сравните статистики: Используйте статистические тесты, чтобы проверить значимость различий между характеристиками выигравших и проигравших игроков.
- Идентифицируйте важные признаки: Примените методы выбора признаков для выявления наиболее влиятельных переменных.
Следуя этим шагам, вы сможете провести обширный анализ, который приведет к более эффективному построению модели и улучшит её производительность в задаче классификации.