Вопрос или проблема
У меня есть данные, похожие на рейтинги фильмов, и метки расположены в порядке, например, от 1 до 10. Поскольку целевая метка не является номинальной, а порядковой переменной, какие типы моделей мне следует использовать для классификации таких данных? Какие виды потерь и метрик использовать?
При решении задач классификации обычно используются категориальные переменные. Примером могут служить One-hot векторы, которые имеют 1 в индексе соответствующей метки и 0 в остальных:
метка 3 -> [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]
Таким образом, если вы преобразуете свою метку в one-hot вектор, вы сможете создать математическую модель.
Это сопровождается слоем softmax в конце вашей модели, который представляет вероятность того, что данный вход принадлежит каждому классу. Вы можете сравнить этот выходной вектор с one-hot вектором из истинных значений, используя, например, потери кросс-энтропии. Последняя ссылка показывает хороший пост, который объясняет всю процедуру.
Ответ или решение
Классификация упорядоченных меток (ординальных данных)
Ваша задача заключается в классификации порядковых переменных, таких как рейтинги фильмов, которые варьируются от 1 до 10. В отличие от номинальных переменных, где порядок значений не имеет значения, в ординальных данных следует учитывать иерархию. Для работы с такими данными важно выбрать правильные модели, функции потерь и метрики.
1. Модели для классификации ординальных данных
Для классификации ординальных данных существует несколько подходов:
-
Ordinal Logistic Regression (ординированная логистическая регрессия): Это модификация логистической регрессии, которая учитывает порядок между классами. Она применяется для бинарных и многоклассовых задач, где класс имеет естественный порядок.
-
Ordinal SVM (ординированный метод опорных векторов): Использует концепцию опорных векторов, но учитывает порядок меток, что делает его подходящим для работы с ординальными данными.
-
Neural Networks with Ordinal Loss: Нейронные сети также могут быть адаптированы для задач классификации ординальных данных. Если вы решите использовать архитектуру нейронной сети, важно настроить функцию потерь и выходную активацию.
2. Функции потерь для ординальных данных
Стандартные функции потерь, такие как кросс-энтропия, могут не подходить для ординальных данных, поскольку они не учитывают порядок меток. Вот несколько подходящих функций потерь:
-
Ordinal Cross Entropy Loss: Имеет схожесть с обычной кросс-энтропией, но учитывает расстояние между классами. Например, потеря за неправильное предсказание метки 3 вместо 4 будет выше, чем потеря за ошибку между метками 1 и 10.
-
Mean Squared Error (MSE): Хотя в основном используется для регрессии, MSE может быть адаптирован для ординальных данных, особенно если вы можете преобразовать метки в непрерывные значения.
-
Cumulative Link Models: Это еще один метод, который напрямую связывает вероятности будущих классов и учитывает порядок между ними.
3. Метрики оценки
Выбор метрик также имеет решающее значение для оценки производительности модели, и вправе учитывать порядок меток:
-
Mean Absolute Error (MAE): Это простая метрика, которая позволяет измерить среднюю абсолютную ошибку между предсказанными и фактическими метками, учитывая порядок.
-
Weighted Accuracy: Можно применить взвешенную точность, где правильные предсказания в пределах одного класса получают высокие баллы, в то время как предсказания, находящиеся далеко от истинного класса, получают меньшие.
-
Kappa Statistic: Эта метрика может помочь в оценке согласия между предсказанными и истинными метками, учитывая случайные совпадения.
Заключение
Классификация ординальных данных требует внимательного выбора моделей, функций потерь и метрик, учитывающих порядок значений. Невзирая на то что стандартные подходы могут быть модифицированы для работы с порядковыми метками, наличие специализированных методов, таких как ординированная логистическая регрессия и нейронные сети с ординированной функцией потерь, значительно увеличивает шансы на успех.
Работа с оценками и рейтингами может обогатить ваш анализ данных, выявляя скрытые связи и предпочтения, что является важным для создания персонализированного пользовательского опыта.