Вопрос или проблема
Я создал модель XGBRegressor с определенными закодированными даными типа ‘object’ в данных. Теперь, если я хочу запустить модель с новым набором данных, который только что закодирован, она дает неправильные предсказания. Как убедиться, что новый набор данных закодирован так же, как и тренировочные данные? Или есть какое-то другое решение этой проблемы?
Вы можете сохранить кодировку и использовать ее для кодирования новых данных. Единственное, на что нужно обратить внимание, это чтобы в новых данных не было значений, которые не были в сохраненной кодировке. Вы можете сохранить их в виде файлов pickle, если используете Python.
Пожалуйста, попробуйте этот ссылку, чтобы узнать больше о этой кодировке.
Кроме того, после изучения этого вы сможете понять, как сохранить кодировку.
Ответ или решение
Чтобы обеспечить однородность кодирования данных при работе с моделью XGBRegressor, необходимо следовать определённым процедурам, которые гарантируют, что ваши новые данные будут закодированы таким же образом, как и ваши обучающие данные. Рассмотрим детальные шаги, которые помогут решить данную проблему.
1. Используйте один и тот же метод кодирования
Перед тем как приступать к кодированию новых данных, важно сохранить метод, который вы использовали для кодирования обучающей выборки. Если вы использовали OrdinalEncoder из библиотеки scikit-learn, сохраните экземпляр кодировщика после его обучения.
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
import pickle
# Допустим, X_train - ваши обучающие данные
encoder = OrdinalEncoder()
X_train_encoded = encoder.fit_transform(X_train)
# Сохраняем кодировщик в файл
with open('ordinal_encoder.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(encoder, f)2. Загрузите и примените тот же кодировщик на новых данных
При обработке новых данных важно использовать тот же кодировщик, дабы обеспечить соответствие кодирования. Вы можете загрузить сохранённый кодировщик и применить его к новым данным.
with open('ordinal_encoder.pkl', 'rb') as f:
loaded_encoder = pickle.load(f)
# Теперь используем загруженный кодировщик для новых данных
X_new_encoded = loaded_encoder.transform(X_new)3. Обработка новых категорий данных
Одна из проблем, с которой часто сталкиваются, состоит в том, что новые данные могут содержать категории, которые не присутствовали в обучающей выборке. Важно подготовиться к этим ситуациям:
-
Игнорирование новых категорий: Можно исключить строки с неизвестными категориями, чтобы избежать ошибок.
import numpy as np X_new_encoded = loaded_encoder.transform(X_new) if np.any(np.isnan(X_new_encoded)): # Обработка отсутствующих значений print("Некоторые данные содержат незнакомые категории. Проверьте.") -
Альтернативное кодирование для неизвестных категорий: Возможен вариант добавления специального кода для новых категорий (например,
-1илиNaN).
4. Тестирование модели с новыми данными
После завершения процесса кодирования новых данных, вы можете использовать их для прогнозирования с вашим обученным регрессором:
predictions = model.predict(X_new_encoded)5. Документация и отслеживание изменений
Не забывайте документировать, каким образом вы проводили кодирование включая использованные методы и параметры. Это поможет вам в будущем при интеграции изменений в кодировку и дополнении обучающей выборки.
Вывод
Использование единственной модели кодировщика и консистентного подхода к обработке новых категорий — это ключевые моменты для обеспечения того, чтобы ваши предсказания оставались точными и валидными. Предварительное сохранение и повторное использование кодировщиков не только улучшит эффективность вашей работы, но и снизит вероятность возникновения ошибок при работе с новыми данными.