Вопрос или проблема
Например, скажем, я пытаюсь предсказать, выиграю ли я свою следующую игру в пинг-понг. Некоторые характеристики, которые я имею, это количество ударов, сколько воды я выпил и т. д., а также продолжительность матча.
Я спрашиваю конкретно о ансамблевых моделях, но расширю этот вопрос на другие сценарии. В каком формате лучше всего должна быть колонка с продолжительностью? (например, миллисекунды, секунды, минуты (целые), минуты (числовые), одна колонка для минут и одна колонка для секунд и т. д.)
В ансамблевых техниках (ансамблирование, бустинг и т. д., деревья) основаны на принятии решений с помощью ансамбля слабых обучающих моделей, и каждая модель принимает решение, разбивая значения в каждой из характеристик. Вот так в основном строятся деревья решений для классификации.
Категориальные характеристики: Интуитивно понятно, что может потребоваться X разбиений для X уникальных категорий для конкретной категориальной характеристики, чтобы ансамбль пришел к метке решения.
Числовые характеристики (особенно дробные): Здесь слабым обучающим моделям нужно разбить данные слишком много раз (теоретически бесконечное количество интервалов), чтобы прийти к решению. Вот почему они страдают от таких характеристик, что часто приводит к переобучению.
Практический совет: Один из способов обработки числовых характеристик состоит в том, чтобы разбить их на группы (ищите методы группировки), которые лучше всего подходят для вашего случая, другими словами, вы категоризируете свои числовые значения, чтобы ваш ансамбль мог обрабатывать их надлежащим образом. Что касается временных колонок, вы можете вывести соответствующие временные характеристики, например, месяц, день недели, день или ночь, час и многое другое (легко искать, как извлечь характеристики из колонки временной метки и посмотреть, какие из них хорошо подходят для вашей проблемы), чтобы помочь модели найти подходящий шаблон в сочетании с другими важными характеристиками для классификации. На моем опыте это сработает.
В конце концов, построение модели – это дело проб и ошибок. Вам нужно попробовать различные сценарии, применяя вышеупомянутые техники, чтобы увидеть, какая из них дает наилучшие результаты. Имея метрику для вашей базы, вы не окажетесь в ловушке бесконечного обучения и разработки характеристик.
Ответ или решение
Вопрос о том, как обрабатывать колонки, основанные на длительности, в задачах классификации, особенно при использовании ансамблевых методов, требует тщательного рассмотрения различных аспектов. Ниже представлены основные рекомендации и подходы, которые помогут вам оптимально подготовить данные для вашей модели.
1. Формат представления длительности
В отношении формата представления длительности (например, продолжительности матча в вашем примере) важно выбрать такой формат, который будет способствовать лучшему восприятию связанных признаков вашей моделью. Рассмотрим несколько вариантов:
-
Миллисекунды, секунды, минуты: Использование одной единицы измерения (например, минут или секунд) чаще всего рекомендуется для упрощения интерпретации. Для длительных матчей можно выбрать формат в минутах. Например, если длительность матча составляет 120 минут, можно представить ее как 120.00 (в формате float) или 120 (в формате integer).
-
Продолжительность как отдельные колонки: Другой подход заключается в создании отдельных колонок для минут и секунд, что может улучшить понимание модели, однако такое представление может увеличить сложность и снизить обобщающую способность.
-
Расчет отношений: Возможно, вам также стоит рассмотреть преобразование длительности в более значимые для анализа признаки, такие как отношение времени к количеству ударов (hit-to-duration ratio), которое может показать, насколько активно вы играете в матчах разной длительности.
2. Биннинг числовых признаков
Как вы правильно отметили, ансамблевые модели, такие как деревья решений, могут страдать от переобучения при использовании непрерывных числовых признаков. Биннинг (разделение на категории) может помочь:
-
Создание интервалов: Разделите продолжительность на интервалы. Например, вы можете использовать такие категории, как "Короткий матч" (менее 30 минут), "Средний матч" (30-60 минут), "Длинный матч" (более 60 минут). Это поможет модели легче находить паттерны.
-
Использование статистических показателей: Возможно, вам стоит также рассмотреть использование статистических показателей, таких как среднее, медиана, стандартное отклонение длительности ваших предыдущих матчей, что придаст контекст информации о вашем игровом стиле.
3. Вывод дополнительных признаков
Существует возможность извлечения более значимых временных признаков из длительности:
-
Часы и минуты: Альтернатива, когда длительность сохраняется в изначальном формате, а затем дополнительно преобразуется в колонки для более детального анализа (например, визуализация активности в течение дня).
-
Классификация по времени суток: Вы можете определить, проводились ли матчи в утренние или вечерние часы, что может отразить уровень усталости или концентрации.
4. Тестирование и валидация
Наконец, так как построение модели — это всегда процесс проб и ошибок:
-
Метрики производительности: Установите базовые метрики, такие как точность или F1-score, чтобы следить за эффективностью вашей модели и не теряться в бесконечных итерациях.
-
Кросс-валидация: Используйте кросс-валидацию для оценки производительности вашего подхода с различными конфигурациями признаков.
Создание эффективной модели жизненно важно для успешного прогноза, и каждая указанная техника требует тщательной проработки с учетом вашего конкретного контекста. Используйте эти стратегии, чтобы оптимально обработать временные колонки в ваших данных о матчах в пиклбол и получайте максимальную отдачу от вашей аналитики.