- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Как обрабатывать неопределенные или нулевые данные в нейронной сети
- 1. Заполнение неопределенных значений
- 2. Удаление неполных данных
- 3. Удаление проблемных признаков
- 4. Использование методов империиции (imputation)
- 5. Идентификация нулевых значений как отдельный класс
- Заключение
Вопрос или проблема
Позвольте мне начать этот пост с того, что я невероятно нов в области машинного обучения/нейронных сетей. В настоящее время я работаю над классификационной нейронной сетью, использующей TensorFlow, где входные данные представляют собой несколько признаков непрерывных данных, а выход — это массив уровней уверенности для номера группы (softmax). В некоторых случаях данные, передаваемые в модель, могут содержать неопределенные значения в различных строках. Я понимаю из исследований и тестирования, что элементы входных тензоров должны быть одного типа. Я рассмотрел несколько вариантов, как решить проблему с этими неопределенными значениями:
- Я мог бы просто установить эти неопределенные точки равными некоторой константе, например 0 или -1 (я считаю это своим лучшим вариантом, так как это не жертвует другими признаками)
- Я мог бы удалить любые строки данных с неопределенным значением. Мне не нравится эта идея, так как я работаю с многомерными данными, и если я удалю одну строку, моя модель упустит довольно много столбцов данных.
Кроме этих двух, мне не удалось найти дополнительной информации.
Я протестировал обе эти идеи, и хотя они исправляют проблему, они действительно оказывают некоторые негативные воздействия на точность моей модели. Мой вопрос таков: какие еще эффективные способы обработки неопределенных значений существуют при работе с нейронными сетями?
Я понимаю, что вопрос относительно расплывчатый, и приношу извинения, если в нем не хватает какой-либо необходимой информации. Пожалуйста, дайте мне знать, если есть что-то, что я могу уточнить.
Один из вариантов — удалить конкретный узел ввода, который имеет нулевое значение для этого обучающего экземпляра. Это похоже на dropout. Таким образом, связи между этим узлом ввода и следующим слоем не будут присутствовать и не будут способствовать прогнозированию.
Не существует абсолютно правильного метода для решения этой проблемы. В зависимости от набора данных и используемого алгоритма (например, НС, SVM) в некоторых случаях более целесообразно просто добавить значения по умолчанию, но в других случаях эти значения могут исказить результаты, поэтому лучше удалить эти данные вообще. Другой метод — удалить только проблемные признаки, если всегда есть одни и те же признаки с неопределенными значениями, а не целую точку данных.
В машинном обучении редко, если вообще когда-либо, существует метод одного размера для всех. Все они зависят от различных параметров, включая тип проблемы, набор данных и используемый метод обучения.
Ответ или решение
Как обрабатывать неопределенные или нулевые данные в нейронной сети
Обработка неопределенных или нулевых значений в нейронных сетях — это важная задача, стоящая перед специалистами в области машинного обучения. Правильный подход к этой проблеме может существенно повлиять на качество модели и её производительность. В данном ответе мы рассмотрим несколько методов, которые вы можете использовать для работы с такими значениями в рамках классификационной нейронной сети, а также проанализируем последствия каждого из подходов.
1. Заполнение неопределенных значений
Одним из наиболее распространенных методов обработки неопределенных значений является заполнение их фиксированным значением. Вы рассматриваете возможность заполнения нулями или, например, -1. Этот метод имеет свои плюсы, так как он позволяет сохранить размерность ваших данных. Однако важно помнить, что выбор значения может существенно повлиять на производительность модели. Заполнение может привести к смещению результата, и если заполняемое значение не имеет смысла в контексте данных, это может отрицательно отразиться на обучении.
Рекомендация:
- Изучите распределение ваших данных и выберите значение, которое будет минимально искажать результат. Например, среднее или медианное значение по данной переменной может оказаться более подходящим выбором.
2. Удаление неполных данных
Удаление строк с отсутствующими значениями — это еще один подход, который вы обозначили, и хотя он может снизить размер вашего набора данных, он также может привести к потере значительной информации. Это особенно проблематично при работе с высокоразмерными данными, где каждая строка может содержать важную информацию.
Рекомендация:
- Если вы решаете использовать этот метод, рассмотрите возможность удаления только тех признаков, которые содержат большое количество недостающих значений, вместо удаления всей строки.
3. Удаление проблемных признаков
Если в вашем наборе данных есть признаки, которые систематически содержат неопределенные значения, то удаление именно этих признаков может быть решением. Это позволит вам сохранить остальные данные, которые могут быть полезны для обучения модели.
Рекомендация:
- Проведите анализ признаков и их значимости. Если определенные признаки значительно уменьшают производительность, подумайте о их удалении.
4. Использование методов империиции (imputation)
Импутация — это процесс оценки и замещения недостающих значений на основе других доступных данных. Например, вы можете использовать алгоритмы, такие как K-ближайших соседей (KNN) для заполнения пропусков, исходя из наиболее близких значений в вашем наборе данных.
Рекомендация:
- Попробуйте разные методы импутации и проведите их сравнение, чтобы выбрать наиболее подходящий алгоритм на основании метрик вашей модели.
5. Идентификация нулевых значений как отдельный класс
Если пропуски имеют значение для вашей задачи, возможно, будет полезно закодировать неопределенные значения как отдельную категорию. Это позволит вашей модели определить и учесть случаи неопределенности.
Рекомендация:
- Это может быть особенно полезно, если вы работаете с задачами, где неопределенность информации имеет смысл, например, в медицинских данных.
Заключение
Обработка неопределенных значений является критически важной частью предобработки данных в нейронных сетях. Каждая из предложенных стратегий имеет свои плюсы и минусы, и выбор подхода должен основываться на характеристиках вашего набора данных и конкретной задачи. Часто оптимальным вариантом является комбинация нескольких методов. Рекомендуется экспериментировать с разными подходами и оценивать их влияние на производительность модели.
Если у вас есть дополнительные вопросы или требуется уточнение по любому из методов, не стесняйтесь обращаться за консультацией.