Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с множеством упорядоченных признаков, большинство из которых имеют 3 уровня (например, 0, 1, 2), а моя целевая переменная подвергнута цензуре. Я размышляю, следует ли рассматривать эти порядковые признаки как числовые или категориальные.
Если я рассматриваю их как категориальные, я подумываю о таких вариантах, как One-Hot Encoding или Target Encoding. Однако я не уверен, какие факторы следует учитывать, чтобы помочь мне решить, как лучше обрабатывать эти признаки. Следует ли мне сосредоточиться на сохранении их порядковой природы, или же их кодирование как категориальных переменных обеспечит лучшую гибкость для моделирования? Любая помощь будет очень признательна.
Существуют 2 типа категориальных переменных (в противоположность числовым переменным):
- Порядковые (они имеют порядок, например, “низкий”/”средний”/”высокий”). Вы можете кодировать их с помощью порядкового кодирования (например, низкий/средний/высокий становится 0/1/2)
- Номинальные (они не имеют порядка, например, “синий”/”красный”/”желтый”). Вы можете кодировать их с помощью One-Hot Encoding, бинарного кодирования и так далее.
В вашем случае у вас есть порядковые переменные, которые, похоже, уже были закодированы (предполагая, что цифры имеют логику, схожую с первым пунктом выше), поэтому нет необходимости в One-Hot Encoding или подобном, где вы теряете информацию о том, что низкий < средний < высокий.
Ответ или решение
Вопрос о том, как следует обрабатывать упорядоченные признаки при работе с цензурированными переменными, требует продуманного подхода, учитывающего как структуру данных, так и цели анализа. Давайте разберем этот процесс детально, шаг за шагом.
Понимание проблемы
Имея дело с данными, в которых большинство признаков является упорядоченными (например, уровни 0, 1, 2), следует определить, как лучше всего использовать эту информацию для моделирования. Важно учитывать и то, что ваша переменная отклика цензурирована, что добавляет еще один уровень сложности в обработку данных и их анализ.
Характеристики упорядоченных признаков
Упорядоченные признаки представляют собой категориальные данные, которые имеют внутреннюю иерархию. Это позволяет закодировать их как числовые, сохраняя относительный порядок (например, низкий = 0, средний = 1, высокий = 2).
Стратегии кодирования
-
Числовое кодирование: Предлагается сохранить упорядоченный характер признаков, используя числовое кодирование. Этот подход вносит ясность в моделирование, так как алгоритмы машинного обучения, возможно, смогут улавливать тренды и шаблоны внутри этих данных благодаря внутренней иерархии.
-
Категориальное кодирование: Альтернативно, можно рассмотреть возможность использования таких методов, как One-hot или Target Encoding. Эти методы могут предоставить гибкость, особенно если модель нуждается в изучении различий между уровнями признака в более сложных стратегиях моделирования.
Факторы, которые следует учитывать
-
Сохранение порядка: При использовании числового кодирования внутренние закономерности в данных сохраняются, что особенно важно для моделей, которые могут использовать такую информацию (например, линейные модели).
-
Гибкость и разносторонность: Когда данные сложно структурированы и требуют большей гибкости, категориальное кодирование может дать лучшую производительность, особенно в сложных моделях, таких как глубокая нейронная сеть или случайный лес.
-
Цензурированная переменная: Учитывайте ограничения, накладываемые на вашу переменную отклика, так как это может изменить структуру и взаимосвязи между признаками и откликом. Стратегии обработки данной переменной, такие как использование моделей выживания, могут также повлиять на то, какое кодирование выбрать.
Рекомендация
В большинстве случаев, если данные упорядоченные и имеют внутреннюю иерархию, предпочтительнее использовать числовое кодирование, чтобы сохранить эту информацию. Однако, если модель нуждается в большей мощности и сложности, рекомендуется экспериментировать с обоими способами кодировки, оценив их эффективность с помощью подходящих метрик.
Ваша задача как эксперта – найти баланс между точностью, интерпретируемостью и вычислительной эффективностью. Надеемся, что данная информация и рекомендации помогут вам принять обоснованное решение в процессе анализа данных.