Вопрос или проблема
У меня есть данные временного ряда о том, как семья тратит деньги на разные продукты. Каждый продукт отнесён к категории (это может быть путь категории из двух уровней), например, (Еда > Курица) или (Личные принадлежности > Макияж). Данные weekly. Каждую неделю семья имеет возможность выиграть вознаграждение, исходя из своих расходов. Поэтому я рассматриваю эту задачу как задачу классификации. Учитывая набор данных, в какую неделю семья получит вознаграждение. Я анализирую различные параметры из недельных расходов, такие как общее количество расходов, количество расходов менее 10, 20, 100 и т.д., сумма 100 наибольших расходов в определённой категории, сумма 100 наибольших расходов в родительской категории (например, Еда), количество категорий, на которые семья тратит деньги и т.д.
Я хотел бы включить в набор данных понятие пути категории. Например, я предполагаю, что расходы по одному категорийному пути не такие же, как по другому. Или иногда паттерн расходов в определённом категорийном пути может быть причиной вознаграждения, а не расходами по всем категориям семьи.
Как я могу это сделать? Количество категорий путей ограничено, меньше 100, а высших категорий путей – меньше 10.
Как включить информацию о пути категории в набор данных и обучить модель логистической регрессии, или это плохая идея – включать путь категории?
Ответ или решение
Для построения модели логистической регрессии на основании рассматриваемых вами данных о расходах семей на различные продукты, включая категории, вам необходимо учесть несколько ключевых аспектов. Всю информацию можно структурировать в следующих шагах:
1. Подготовка данных
Прежде всего, нужно провести предварительную обработку данных:
- Создание признаков (features):
- Вы уже упомянули о нескольких признаках, таких как общее количество расходов, количество расходов ниже определённого порога (например, 10, 20, 100), сумма топ-100 расходов в конкретной категории и родительской категории, количество категорий, на которые семья тратит деньги и т. д.
- Вы можете также создать бинарные признаки для каждой категории (one-hot encoding), чтобы обозначить, тратил ли семья деньги в определённой категории или нет.
2. Введение информации о категориях
Чтобы эффективно включить информацию о категориях, вы можете использовать два подхода:
-
One-Hot Encoding:
- Для каждой категории вы создаете бинарный признак (0 или 1), указывающий, были ли расходы в данной категории. Если категорий меньше 100 и верхний уровень категорий меньше 10, этот метод будет подходящим, так как размерность не будет слишком высокой.
-
Ordinal Encoding:
- Если категории имеют некоторую упорядоченность, вы можете использовать Ordinal Encoding, присваивая каждой категории числовое значение. Однако это имеет смысл только в случае существования естественного порядка.
-
Агрегация по категориям:
- Также можно учитывать нельзя просто создавать бинарные признаки, но и агрегировать расходы по родительским категориям, чтобы выявить паттерны в поведении. Например, подсчитайте общее количество расходов в отношении топ-уровня категории и используйте это как дополнительный признак.
3. Построение модели
После подготовки и преобразования данных можно приступать к построению логистической регрессии:
-
Разделение данных:
- Разделите ваши данные на тренировочную и тестовую выборки, используя, например, метод k-fold кросс-валидации для получения более надежного результата.
-
Обучение модели:
- Используйте библиотеку, такую как scikit-learn в Python, для выполнения логистической регрессии. Импортируйте модель, обучите ее на области тренировки и оцените на тестовых данных.
-
Оценка модели:
- Определите качество вашей модели с помощью метрик, таких как Accuracy, Precision, Recall и F1-Score. Также будет полезно построить ROC-кривую для визуализации качества модели.
4. Интерпретация результатов
- Анализ влияния категорий:
- Проведите интерпретацию коэффициентов логистической регрессии, чтобы понять, какие категории или их комбинации влияют на вероятность получения вознаграждения.
- Используйте метод градиентного бустинга или SHAP для анализа важности признаков, внимательно изучая, какие из них являются наиболее информативными.
Заключение
Включение информации о категориях в модель логистической регрессии — это разумный шаг, так как это может привести к более точным предсказаниям о вероятности получения вознаграждения. Правильное создание и выбор признаков помогут вам выявить закономерности в ваших данных. Удачи в вашем проекте!