Вопрос или проблема
Чтобы подробнее объяснить свой вопрос, я объясню свой случай использования. Пусть у меня есть модель, которая обучена определять, насколько хороша или плоха еда для людей с ожирением, на основе её питательных свойств. И ещё одна модель, например, для гипертонии. Я хочу объединить эти модели, чтобы иметь возможность предсказывать, какая еда подходит человеку, страдающему как ожирением, так и гипертонией.
Я не хочу переобучать новую модель для обоих случаев, так как в конечном итоге я добавлю больше заболеваний и не хочу обучать для каждой комбинации заболеваний.
В идеале я хотел бы иметь возможность комбинировать разные модели (например, логистическую регрессию, SVM), но в качестве первого шага я планировал объединить две модели одного типа.
Я не уверен, будет ли подходящим использование Stacking в данном случае.
Обучите другую модель XGB на втором уровне. Ваш первый уровень будет содержать все индивидуальные модели, а на втором уровне вы обучите другую модель на основе всех них. XGB хорошо подходит для этой задачи.
Ансамблирование и стекинг создаются для улучшения предсказательной способности модели. Но ваша потребность здесь заключается в том, чтобы дать модели возможность предсказывать новый класс.
Это не происходит в машинном обучении, если вы не используете свои знания в данной области и не выводите это из индивидуальных предсказаний.
Например, если я обучаю модель для предсказания белого цвета и другую для предсказания черного цвета, это не означает, что она может предсказать серый цвет. Для этого –
мне нужно обучить модель на сером цвете
или вывести это из двух предсказаний, например, если вероятность ~0.6 для обоих, то это может быть серым и т.д.
В вашем случае –
– Обучите на наборе данных, который содержит данные для классов “Диабет”, “Гипертония”, “Оба”, “Ни один”
– Или примените некоторую логику к вероятности двух моделей, например, индивидуально хороша для обоих заболеваний, значит, хороша для пациента, страдающего обоими.
Но я думаю, это будет очень большим предположением.
Ответ или решение
Для решения задачи объединения двух различных моделей машинного обучения с целью получения комбинированного результата необходимо учесть набор подходов и нюансов, которые помогут вам эффективно интегрировать модели, учитывающие симптомы разных заболеваний, таких как ожирение и гипертензия.
1. Определение задачи
Вы хотите создать предсказательную систему, которая будет учитывать рекомендации по питанию для людей, страдающих одновременно от ожирения и гипертензии, без необходимости переобучения модели для каждой новой комбинации заболеваний. Это требует применения методов интеграции, таких как ансамблирование или стеккинг.
2. Подходы к объединению моделей
2.1. Ансамблирование
Ансамблирование включает в себя несколько методов, среди которых:
-
Voting (Голосование): Метод голосования позволяет каждому из двух моделей выдавать свои прогнозы, и итоговый результат формируется на основе большинства голосов. Например, если одна модель оценивает корм как "хороший", а другая как "плохой", то итоговое решение может приниматься на основе заранее установленного порога.
-
Averaging (Смешение вероятностей): Если обе модели выдают вероятности, вы можете объединить их, взяв среднее значение. В этом случае, если обе модели показывают высокую вероятность "хорошего" питания, это увеличивает уверенность в правильности такого прогноза.
2.2. Стеккинг
Стеккинг предполагает создание нескольких уровней моделей. На первом уровне вы обучаете свои модели (например, логистическую регрессию или SVM) и на втором уровне вы обучаете дополнительную модель (например, XGBoost) на выходах первых моделей.
- Первый уровень: обучите свои модели (для каждого заболевания) на соответствующих данных.
- Второй уровень: используйте выходные данные первой модели как новые входные данные для второй модели. Например, если ваша первая модель делает прогноз на основе данных о питании для гипертензии, а вторая на основе данных для ожирения, результаты этих моделей могут быть использованы для обучения третьей модели, которая будет учитывать оба состояния.
3. Логическая интерпретация предсказаний
Как было указано в ваших сообщениях, может возникнуть необходимость использования доменной информации для интерпретации предсказаний. Рассмотрите возможность создания логики, которая будет учитывать оба прогноза:
- Если обе модели выдают высокую вероятность "хорошего", это может указывать на то, что продукт подходит для людей с обоими заболеваниями.
- В противном случае, можно использовать правило "хороший или плохой", где если хотя бы одна модель показывает "плохой" результат, то это будет рассматриваться как "плохое" предсказание для пациента с обоими состояниями.
4. Обучение на комбинированном наборе данных
Одним из наиболее эффективных методов будет обучение модели на объединенном наборе данных, который включает категории для "Ожирения", "Гипертензии", "Оба" и "Ничего". Это позволит модели самостоятельно выявлять паттерны и делать обоснованные предсказания, опираясь на все доступные данные.
Заключение
Ваша задача требует комбинации методов машинного обучения, которые позволяют адаптироваться к множеству различных заболеваний, не прибегая к постоянному переобучению новых моделей. Используя ансамблирование, стеккинг и логическую интерпретацию, вы сможете создать гибкую систему, способную эффективно оценивать питание для пациентов с различными состояниями здоровья. Помните, что ключ к успеху — это тщательный выбор моделей и корректная интерпретация результатов для получения надежных и применимых рекомендаций в рамках вашей задачи.