Вопрос или проблема
Насколько я знаю, модели деревьев (такие как те, что обучаются с использованием xgboost/lightgbm) делают обоснованные прогнозы только в том случае, если входной вектор признаков аналогичен данным обучающего набора. Если вектор признаков выглядит как выброс, то результат предсказания ненадежен.
Итак, мой вопрос: как определить целесообразность применения модели для предсказания, учитывая вектор признаков?
Сначала я пытался использовать одно-классовый SVM, чтобы определить, насколько данный вектор признаков близок к обучающему набору, но оказалось, что SVM не может справиться с большими данными (несколько миллионов образцов и ~1000 признаков).
Как вы указали, вы можете использовать обнаружение аномалий для входных данных. Одна из моделей, которая хорошо масштабируется, — IsolationForest, и как модель, основанная на деревьях, она по своей природе похожа на xgboost. Кроме того, вы можете уменьшить выборку ваших данных на значительную величину и по-прежнему получить разумную модель.
Более того, вы можете также проверять каждый признак отдельно. Например, сравнивая его с эмпирическим распределением из набора данных. Это простой способ обнаружения простых (но распространенных) проблем, и он имеет преимущество в том, что легко понять, что именно проблематично во входных данных.
Также разумно сократить используемые признаки до тех, которые действительно необходимы. Признак, который не используется, не может вывести модель за пределы распределения!
Ответ или решение
Определение допустимой области для предсказаний обученной модели дерева решений является важной задачей, особенно когда мы говорим о таких инструментах, как XGBoost или LightGBM. Эти модели эффективно выполняют прогнозирование только при условии, что входной вектор признаков похож на те данные, на которых модель была обучена. В противном случае, когда вектор признаков выглядит как выброс, результаты предсказаний могут быть ненадежными. Давайте подробно рассмотрим, как можно определить допустимость применения модели для предсказаний по заданному вектору признаков.
Теория
Перед тем как углубиться в методы решения вашей задачи, важно понять, почему подобная проблема возникает. Модели деревьев решений, такие как XGBoost и LightGBM, обучаются разбивать данные на основе заданных критериев (например, минимизация дисперсии в узлах дерева). Основная проблема заключается в том, что подобные модели могут быть весьма чувствительны к "внеполосным" данным (или выбросам). Когда модель сталкивается с данными, которые значительно отличаются от обучающей выборки, предсказания могут становиться менее точными, поскольку модель не имеет четкого правила для обработки таких данных.
Пример
Рассмотрим классическое применение XGBoost в задаче классификации. Допустим, у нас есть обучающая выборка с миллионом примеров и тысяча признаков. Если вектор признаков тестовой выборки содержит значения, которые значительно отклоняются от значений в обучающей выборке (например, если нормированные значения выходят за рамки диапазона 0-1), модель может запутаться и выдать ненадежное предсказание.
Приложение
-
Использование методик обнаружения аномалий: Один из подходов, который можно использовать для определения, насколько новый вектор признаков схож с обучающей выборкой, — это обнаружение аномалий. Как вы уже упомянули, метода одно-классового SVM может быть неэффективным при больших объемах данных и многомерности. Однако, существует множество других алгоритмов, более подходящих для этой задачи. Например, Isolation Forest — это алгоритм, который иерархически разрезает пространство данных, создавая деревья, и оценивает, насколько трудно изолировать данную точку данных. Он хорошо масштабируется на большие наборы данных и, будучи деревьевым методом, концептуально схож с XGBoost.
-
Анализ каждого отдельного признака: Также полезно проанализировать каждый признак отдельно, сравнив его с эмпирическим распределением признаков обучающего набора данных. Это может быть реализовано через оценку плотности распределения признаков и выявление статистически значимых выбросов. Такой подход может выявить элементы данных, которые сильно выбиваются из привычного диапазона, и проинформировать нас о потенциальных проблемах с данными.
-
Снижение размерности: Важно уменьшить количество признаков до необходимого минимума. Чем меньше признаков, тем меньше вероятность того, что модель окажется в ситуации, для которой не было указаний в обучающей выборке. Это может быть достигнуто с помощью методик отбора признаков (например, использование деревьев решений для оценки значимости признаков) или методами снижения размерности, такими как PCA.
-
Кросс-валидация и регуляризация: Эти методы позволяют обучить более устойчивую модель, которая лучше справляется с неопределенностями в данных. Использование методов кросс-валидации позволяет убедиться, что модель обобщает хорошо на различных разбиениях данных.
-
Подвыборка данных: Уменьшение количества данных с учетом сохранения их репрезентативности позволит снизить нагрузку на алгоритмы обнаружения аномалий и, возможно, улучшить результаты.
Используя комбинацию этих методик, вы сможете более уверенно оценить пригодность вашего вектора признаков для предсказаний. Важно помнить, что даже с такими мерами предсказания никогда не могут быть стопроцентно надежными, особенно в области аномальных данных, поэтому всегда стоит сохранять здоровую долю скептицизма и неоднозначности в интерпретации результатов.
Применяя данные стратегии, мы можем построить более надежные и предсказуемые модели, которые будут справляться с задачей на высоком уровне точности и надежности.