Вопрос или проблема
Рассмотрим следующую проблему: я являюсь тренером футбольного клуба. Я хочу создать модель на основе исторических записей посещаемости тренировок, чтобы предсказать среднюю ожидаемую посещаемость на предстоящую тренировку. Я не хочу связывать прогноз с конкретными членами команды, потому что новые игроки могут присоединиться к клубу или молодые игроки из молодежной команды могут выступить в качестве замен. Для упрощения предположим, что каждый день – это тренировка.
Обратите внимание, что это просто “искусственная” проблема, иллюстрирующая мое замешательство.
Набор данных может включать следующие характеристики:
- Дата
- Посетил тренировку (Да/Нет)
- Интенсивность тренировки (игроки могут заболеть после тренировки с высокой интенсивностью или нуждаться в дополнительное время для отдыха и пропустить следующую тренировку)
Мой вопрос: как я могу моделировать отношения между отдельными данными, принадлежащими одному игроку? Я не хочу включать уникальный id в качестве характеристики, потому что на этом модель не должна обучаться. Однако, в то же время, мне нужно захватить последовательность тренировок, посещенных отдельными игроками. Например, в данных могут быть повторяющиеся шаблоны, внесенные одним человеком. Как я могу зафиксировать зависимости между отдельными данными?
Ответ или решение
Для решения задачи модельного прогнозирования посещаемости тренировок без использования уникального идентификатора для каждого игрока необходимо учитывать зависимости между данными на уровне взаимодействий и контекстуальных признаков. Важно понять, как временные ряды и контекстуальные данные могут быть использованы для моделирования поведения игроков и прогнозирования посещаемости. Рассмотрим теоретические аспекты, примеры и практическое применение такого подхода.
Теория
Традиционные алгоритмы машинного обучения, такие как линейные модели или деревья решений, предполагают, что данные не зависят друг от друга, что делает их неэффективными для проектирования зависимостей времени и последовательностей. В данном контексте актуальными становятся методы временных рядов и глубокого обучения, такие как Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их вариации (LSTM, GRU), которые способны моделировать зависимости между последовательными данными без необходимости явно указывать на их идентификаторы. Эти подходы позволяют учитывать состояние предыдущих данных в процессе формирования прогноза.
При моделировании зависимостей в данном случае можно воспользоваться стратегиями инженерии признаков и агрегирования информации:
-
Инженерия признаков: создание новых признаков, которые выражают историческую информацию и динамику изменения признаков во времени. Например, можно добавить лаги переменных, таких как интенсивность и факт предыдущего посещения (1, 2, 3 прошлых дней).
-
Агрегирование признаков: агрегирование информации на уровне коллектива, например, доля игроков, которые посетили тренировку в течение определенного времени, чтобы отразить коллективные паттерны посещаемости.
-
Контекстуальные признаки: включение признаков, которые могут влиять на посещаемость, например, день недели, погодные условия и т.д.
Пример
Представим, что у нас есть данные о тренировках команды за последние месяцы:
- Дата: временной штамп (например, 2023-05-01)
- Посещаемость: бинарный признак (Y/N, например, 1 – если присутсвовал, 0 – если отсутствовал)
- Интенсивность: количественный признак, выражающий уровень физического напряжения на последних тренировках.
Мы можем подготовить данные для модели, добавив следующие признаки:
- Лаггированные значения посещаемости: посещаемость за 3 предыдущих дня, чтобы модель узнала о недавнем поведении.
- Средняя интенсивность тренировок за неделю: для понимания накопленной усталости команды.
- Категориальные признаки по дням недели: чтобы учесть регулярность тренировок.
Применение
Используя эти подходы, мы можем создать временные ряды без необходимости идентифицировать индивидуальных игроков. Это позволяет учесть общий характер команды, сохраняя при этом учёт временных зависимостей. Инженерия признаков и временное агрегирование поможет алгоритмам захватывать ранее скрытые паттерны.
Для обучения модели можно использовать методики временных ряди, такие как технология Prophet от Facebook, которая поддерживает тренды сезонности и влияние дополнительных регрессоров на временной ряд. В случае использования нейронных сетей — рекуррентные архитектуры (LSTM) предоставляют мощные возможности для работы с последовательными данными, обладая способностью запоминать долгосрочные зависимости.
Заключение
Создание моделей, способных учитывать временные зависимости между данными без привязки к уникальным идентификаторам игроков, является сложной, но выполнимой задачей. Используя подходы временных рядов, значительную инженерию признаков и интеллектуальные методы глубокого обучения, можно разработать системы, которые способны предсказывать посещаемость тренировок, ориентируясь на коллективное и историческое поведение команды. Это предоставляет гибкий и адаптивный инструмент, который останется релевантным даже при изменениях в составе команды.