Вопрос или проблема
Мои данные имеют иерархическую структуру – это означает, что есть N класс на уровне 1 и M класс на уровне M. После обучения обеих моделей отдельно с различными наборами данных (обе являются логистической регрессией, но могут быть изменены), я хочу предсказать N + M классов.
В настоящее время я решаю эту задачу собирая все данные перед обучением и добавляя примеры со второго уровня к результатам первого уровня, что приводит к (N + 1) классам (+1 означает все примеры со второго уровня), и если модель на уровне 1 предсказывает этот “+1” класс, тогда я отправляю запрос ко второй модели. Но сбор примеров перед обучением затратен, и тренировочный набор становится несбалансированным после сбора. Псевдокод:
clf1 = LogisticRegression()
clf1.fit(X1 + X2, Y1 + ["ID класса +1"] * len(Y2))
clf2 = LogisticRegression()
clf2.fit(X2, Y2)
if cl1.predict(X_test_example) == ["ID класса +1"]:
clf2.predict(X_test_example)
Но мне нужно сохранить эту иерархическую структуру, поэтому напрямую объединить две модели невозможно. Есть ли способ объединить два вывода классификационных моделей (в виде распределения вероятностей), чтобы получить значимый результат и избежать проблем с чрезмерной уверенностью моделей? Псевдокод:
clf1 = LogisticRegression()
clf1.fit(X1, Y1)
clf2 = LogisticRegression()
clf2.fit(X2, Y2)
combined_clf = clf1 + clf2
Я могу предложить два варианта, возможно, их больше:
- Обучите бинарную классификационную “верхнюю модель”, которая предсказывает, принадлежит ли экземпляр модели 1 или модели 2. Две финальные модели нужно обучить только на соответствующих данных и предсказывать только свои N или M классы. Эффективность верхней модели является решающей в этом варианте.
- Обучите модель классификации открытого набора. Это немного похоже на то, что вы делаете сейчас, добавляя класс “другая модель” к первой модели, за исключением того, что “другая” не является обычным классом, и вам не нужно обучать модель на экземплярах из этого класса. Это связано с классификацией одного класса и требует специфического метода обучения, который может обрабатывать классификацию открытого набора.
Вы можете использовать подход иерархической классификации для решения этой проблемы. Иерархическая классификация – это метод машинного обучения, который классифицирует точки данных в заранее определенные категории, имеющие иерархическую структуру.
Вот как это делается:
-
Обучите свою модель уровня 1 с N классами. Эта модель будет использоваться для предсказания категории верхнего уровня для новой точки данных.
-
Обучите отдельные модели для каждого из N классов на уровне 1. Каждая из этих моделей будет использоваться для предсказания подкласса новой точки данных, при условии, что она принадлежит соответствующей категории верхнего уровня.
-
При предсказании класса новой точки данных сначала используйте модель уровня 1 для предсказания категории верхнего уровня. Затем используйте соответствующую модель уровня 2 для предсказания подкласса.
Этот подход имеет несколько преимуществ:
-
Он позволяет вам обучать каждую модель отдельно, используя только данные, относящиеся к этой модели. Это может сделать процесс обучения более эффективным и также помочь сбалансировать обучающие данные для каждой модели.
-
Он позволяет делать предсказания на разных уровнях детализации, в зависимости от ваших потребностей. Например, вам может быть нужно предсказать только категорию верхнего уровня для некоторых точек данных, но потребоваться предсказать подкласс для других.
-
Это может потенциально улучшить точность ваших предсказаний, позволяя каждой модели специализироваться на конкретной части задачи классификации.
Вы можете использовать любой тип модели для каждого уровня, в зависимости от ваших потребностей и природы ваших данных. Логистическая регрессия может хорошо подойти, но вы также можете рассмотреть другие типы моделей, такие как решающие деревья, случайные леса или нейронные сети.
Ответ или решение
Для решения задачи объединения двух моделей логистической регрессии, обученных на различных наборах данных, в условиях иерархической структуры (где имеется N классов на первом уровне и M классов на втором) можно рассмотреть несколько подходов. Ниже приведены два эффективных метода, которые помогут в реализации данной задачи.
Метод 1: Иерархическая классификация
Иерархическая классификация позволяет разбить задачу на два этапа, что значительно упрощает процесс обработки. Вот шаги, которые необходимо выполнить:
-
Обучение модели первого уровня (уровень 1):
- Создайте и обучите модель логистической регрессии (или другой классификатор) на наборе данных, относящемся к классу N. Эта модель будет использоваться для предсказания верхнего уровня иерархии.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf1 = LogisticRegression()
clf1.fit(X1, Y1) # X1 – данные для уровневой модели, Y1 – классы первого уровня - Создайте и обучите модель логистической регрессии (или другой классификатор) на наборе данных, относящемся к классу N. Эта модель будет использоваться для предсказания верхнего уровня иерархии.
-
Обучение моделей второго уровня (уровень 2):
- Обучите отдельную модель для каждого из классов первого уровня. Эти модели будут предсказывать подкатегории, обладая данными только для своего класса.
clf2_models = {} for class_label in unique(Y1): X2_class = X2[Y2 == class_label] # Фильтровать данные подкатегории Y2_class = Y2[Y2 == class_label] clf2_models[class_label] = LogisticRegression() clf2_models[class_label].fit(X2_class, Y2_class) # Обучение модели для данного класса
- Обучите отдельную модель для каждого из классов первого уровня. Эти модели будут предсказывать подкатегории, обладая данными только для своего класса.
-
Прогнозирование:
- Чтобы классифицировать новый пример, сначала используйте модель первого уровня для предсказания класса. Затем, в зависимости от предсказанного класса, используйте соответствующую модель второго уровня для более точного предсказания.
predicted_level1 = clf1.predict(X_test_example) predicted_level2 = clf2_models[predicted_level1].predict(X_test_example)
- Чтобы классифицировать новый пример, сначала используйте модель первого уровня для предсказания класса. Затем, в зависимости от предсказанного класса, используйте соответствующую модель второго уровня для более точного предсказания.
Этот подход имеет свои преимущества:
- Позволяет разбивать задачи на более мелкие, специализированные модели.
- Увеличивает эффективность обучения, так как каждая модель обучается на данных, которые непосредственно к ней относятся.
Метод 2: Обучение модели верхнего уровня
Еще один способ сочетания двух моделей — это создание модели "верхнего уровня", которая будет решать, к какой из двух моделей (N или M) будет принадлежать данный пример.
-
Создание бинарной модели:
- Обучите бинарную классификационную модель на основе имеющихся данных, которая будет предсказывать, принадлежит ли пример к классу N или M.
X_combined = np.vstack((X1, X2)) Y_binary = np.array([0]*len(Y1) + [1]*len(Y2)) # 0 для уровня 1, 1 для уровня 2 clf_top = LogisticRegression() clf_top.fit(X_combined, Y_binary)
- Обучите бинарную классификационную модель на основе имеющихся данных, которая будет предсказывать, принадлежит ли пример к классу N или M.
-
Прогнозирование:
- Сначала используйте модель верхнего уровня для определения принадлежности к классу N или M. Затем выполните прогнозирование с соответствующей моделью.
binary_prediction = clf_top.predict(X_test_example) if binary_prediction == 0: final_prediction = clf1.predict(X_test_example) else: final_prediction = clf2.predict(X_test_example)
- Сначала используйте модель верхнего уровня для определения принадлежности к классу N или M. Затем выполните прогнозирование с соответствующей моделью.
Этот метод позволяет достичь хорошей структуризации процесса прогнозирования без необходимости обременять модели каждым примером из различных классов, снижая риск некорректного предсказания и повышая общую эффективность.
Заключение
Оба представленных подхода позволяют эффективно сочетать две разные модели классификации, учитывая иерархическую структуру данных. Выбор конкретного метода зависит от специфики задачи, природы данных и ресурсоемкости обучения. При необходимости также можно использовать другие алгоритмы, такие как решающие деревья, градиентный бустинг или нейронные сети, в зависимости от сложности и объемов данных.