Вопрос или проблема
У меня есть классификатор MLP, который используется для решения задачи бинарной классификации (например, категория A против B). Моя цель – минимизировать логарифмическую потерю, однако один из тестов, который я провожу, – это обеспечение того, чтобы вероятности предсказания противоположных наборов признаков, относящихся к A или B, были взаимно исключающимися и в сумме давали 1.
Одна из проблем, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что когда я использую категориальные признаки в своих предсказаниях, вероятности каждого события (принадлежит ли оно A или B) больше не суммируются до 1. Как мне решить эту проблему?
Например, предположим, что мой ряд признаков составляет [рост, вес, порядок, Красный?, Сладкий?], а мои целевые значения – это 0, что обозначает вишню, или 1, что обозначает апельсин.
Тогда предсказание с использованием ряда [-1,1,3,True,False] против [1,-1,-3,True,False] оставит меня с вероятностями, которые не суммируются до 1. Моя гипотеза заключается в том, что булевы категориальные признаки не являются отрицанием друг друга, что и объясняет, почему вероятности предсказания Вишни и не Вишни (во втором наборе признаков) не суммируются до 1.
Обратите внимание, что я использую масштабирование только для моих численных признаков и оставляю свои категориальные значения в виде закодированных булевых значений в процессе обучения и тестирования. Кроме того, я использую Robust Scaler, так как в моем наборе данных много выбросов.
Редактирование: После дальнейших раздумий я понимаю, что ошибка, скорее всего, заключается в несбалансированности булевых признаков, так как они могут принадлежать обоим классам с P() != .50
Ответ или решение
Как справиться с категориальными признаками при масштабировании в задачах бинарной классификации
Когда вы работаете с многослойным перцептроном (MLP) для решения проблемы бинарной классификации, важно обеспечить, чтобы вероятности предсказаний для противоположных классов (например, класс A и класс B) были взаимно исключающимися и суммировались до 1. Вы столкнулись с проблемой, когда использование категориальных признаков в предсказаниях нарушает это требование. Давайте рассмотрим, как решить эту проблему.
Понимание проблемы
В вашей задаче вы используете несколько признаков, в том числе категориальные: [высота, вес, порядок, красный?, сладкий?]. Важно отметить, что при использовании булевых категориальных переменных (таких как "красный" и "сладкий") каждое значение может вносить неодинаковый вклад в модель. Это может привести к тому, что предсказанные вероятности не будут корректно нормализованы, и сумма вероятностей будет отличаться от 1.
На практике, если вы выполняете предсказания с различными комбинациями категориальных значений, как в вашем примере, это может дать результаты, которые не способны отразить действительное распределение классов.
Выявление источника проблемы
-
Несоответствие между классами и признаками: Булевые признаки не являются противоположными по своей природе. Например, значения "красный" и "сладкий" могут принимать значение True как для класса A (вишня), так и для класса B (апельсин). Это может создавать ситуацию, в которой одно из предсказаний не соответствует вашему ожиданию.
-
Имбаланс классов: Если пропорция классов в вашем наборе данных не равномерная, это может привести к тому, что модель будет обучаться смещенно в сторону более частого класса. Если вероятность принадлежности к классам существенно отличается от 0,5, это также может привести к протеканиям в системе вероятностей.
Рекомендации по решению проблемы
-
Преобразование категориальных признаков:
- Рассмотрите возможность использования дополнительных методов кодирования, таких как кодирование частот или целевых значений (target encoding). Эти методы могут помочь в уменьшении проблемы, связанной с несовершенной бинарной логикой.
-
Регулировка весов классов:
- При обучении модели используйте параметр
class_weight, который поможет сбалансировать влияние классов, особенно если вы имеете дело с сильно несбалансированными данными. Это позволит модели "обращать внимание" на меньший класс.
- При обучении модели используйте параметр
-
Использование технологии ансамблей:
- Рассмотрите возможность конструирования ансамблей, таких как случайные леса или градиентный бустинг, которые могут дать более стабильные предсказания в условиях сложных взаимосвязей между признаками.
-
Проверка и нормализация вероятностей:
- После получения предсказаний вы можете проверить, суммируются ли вероятности до 1. Если нет, используйте метод "softmax" или некоторую форму пост-обработки вероятностей, чтобы они были откорректированы.
-
Нормализация данных:
- Убедитесь, что вы используете подходящую стратегию для масштабирования числовых признаков, чтобы они не доминировали над категориальными. Использование
RobustScaler, как вы уже делаете, – хорошая практика, так как она устойчива к выбросам.
- Убедитесь, что вы используете подходящую стратегию для масштабирования числовых признаков, чтобы они не доминировали над категориальными. Использование
Заключение
Работа с категориальными признаками в бинарной классификации требует внимательного подхода, чтобы гарантировать объективность предсказаний. Понимание того, как ваши признаки взаимодействуют, может помочь вам создать более точную и надежную модель. Применение вышеперечисленных методов должно помочь вам преодолеть проблему невыравненных вероятностей и улучшить качество предсказаний вашего MLP-классификатора.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужно углубленное понимание одного из аспектов, не стесняйтесь обращаться.