- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Как использовать иерархические переменные в модели машинного обучения
- a) Должен ли я использовать только детализированные переменные и игнорировать другие уровни?
- b) Советы по обработке иерархических переменных
- c) Должен ли я отказаться от проекта из-за малого количества детализированных переменных?
- d) Влияет ли вклад иерархических переменных на предсказание?
- Заключение
Вопрос или проблема
Я работаю над задачей бинарной классификации с 1000 строками и 20 переменными.
У меня есть такие переменные, как product_id, city, state, country, product family, product type, product segment и так далее.
Как видно, большинство моих переменных являются иерархическими. Это означает, что если я знаю название города, я могу вывести/заполнить другие переменные, такие как state, country и так далее.
То же самое касается product_id. Если я знаю информацию о product_id, я могу получить всю информацию о product_family, product_segment, product type и так далее.
Мои вопросы следующие:
a) Так что, мне следует использовать только переменные с детальным грануляцией в моей модели ML и игнорировать другие уровни той же переменной? Потому что, я предполагаю, что они будут коррелировать.
b) Есть ли какие-нибудь предложения или советы о том, как мы можем обработать этот сценарий в нашей модели?
c) Должен ли я отказаться от этого проекта, потому что у меня есть очень немного переменных с детальным грануляцией (а остальные можно вывести на их основе даже без использования ИИ)?
d) Если я делаю прогноз, я полагаю, что вклад иерархической переменной одинаков. Например: если переменная city вносит в прогноз 10%, я прав в том, что state и country также вносят одинаковые 10%. (это означает, что все вместе вносят 10% в результат)
Можете ли вы помочь мне с этим, пожалуйста? Жду ваших ответов.
Конечно, вы можете использовать только переменные с детальным грануляцией, но это исключит много информации. Существуют разные способы использования иерархий. Один из способов — целевая кодировка, как описано здесь. Другим возможным решением может быть использование иерархической модели. Пример иерархической регрессионной задачи описан здесь.
Ответ или решение
Как использовать иерархические переменные в модели машинного обучения
В рассматриваемом проекте по бинарной классификации, где вы обладаете 1000 записями и 20 переменными, наличие иерархических переменных предоставляет уникальные возможности для извлечения более ценной информации и построения более эффективной модели. Давайте детально ответим на ваши вопросы и обсудим, как можно оптимально использовать эти иерархические структуры.
a) Должен ли я использовать только детализированные переменные и игнорировать другие уровни?
Использование только самых детализированных (гранулярных) переменных может привести к потере значимой информации, включая контекст и зависимости между переменными. Вместо того чтобы вытягивать элементы, находящиеся на более высоком уровне иерархии, вы можете рассмотреть возможность применения всех доступных переменных, но с определёнными модификациями. Одним из подходов может быть применение методов кодирования категориальных переменных, таких как целевое кодирование, чтобы учитывать влияние каждой переменной, не дублируя информацию.
b) Советы по обработке иерархических переменных
-
Целевое кодирование: Этот метод позволяет вам создавать новые признаки на основе целевой переменной, присваивая средние значения целевой переменной для каждой категории. Это не только упрощает модель, но и сохраняет информацию о иерархии.
-
Иерархические модели: Создание иерархических моделей (например, иерархическая линейная регрессия) позволяет учитывать уровень взаимозависимости между переменными. С помощью таких подходов, вы можете обрабатывать структуры, где переменные зависят друг от друга.
-
Использование one-hot кодирования с учётом иерархии: Вы можете использовать one-hot кодирование для обеих категорий (например, для состояния и города), но должны применять регуляризацию, чтобы предотвратить переобучение.
-
Переход к визуализации: Используйте визуализацию (например, тепловые карты корреляции), чтобы проанализировать взаимосвязи между переменными и лучше понять, какие переменные могут быть особенно важны.
c) Должен ли я отказаться от проекта из-за малого количества детализированных переменных?
Не стоит отказываться от проекта только на основании количества гранулярных переменных. Даже с ограниченным набором данных, правильно применяя методы обработки иерархических переменных, вы можете создать работоспособную и эффективную модель. Важно понимать, что данные, которые могут быть извлечены из иерархической структуры, могут предоставлять критическую информацию, которая может значительно улучшить прогнозы.
d) Влияет ли вклад иерархических переменных на предсказание?
К сожалению, не все иерархические переменные имеют одинаковый вклад в итоговое предсказание. Например, если переменная город влияет на результат на 10%, это не означает, что штат и страна также вносят такой же вклад. Каждый уровень иерархии может иметь уникальный эффект, который зависит от структуры данных и взаимосвязей. Для более точной оценки вкладов сможете использовать методы интерпретации, такие как SHAP (SHapley Additive exPlanations) или LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), которые помогают понять, как каждое предостережение влияет на модель.
Заключение
Использование иерархических переменных в машинном обучении создает множество возможностей для извлечения информации. Применение правильных методов кодирования и моделирования, а также понимание взаимосвязей между переменными позволит вам существенно повысить эффективность вашей модели. Не забывайте о сложности и взаимосвязях в данных, которые могут влиять на результаты и выбирайте подходы, соответствующие специфике вашего проекта.