Вопрос или проблема
У меня есть набор данных в формате (var1, var2, out), где упорядоченная пара <var1, var2> дает out. Большинство алгоритмов выявления частых паттернов, таких как алгоритмы Apriori и FP growth, не сохраняют порядок var1 и var2.
Какие существуют алгоритмы выявления паттернов (возможно, также трюки с нейронными сетями), чтобы найти ассоциативные правила между упорядоченной парой <var1, var2> и выходной переменной out?
Предположим, что у вас есть только эти две характеристики (var1, var2), вам может понадобиться:
* Создать одномерные закодированные признаки для каждой переменной в каждой позиции.
* Добавить столбец, в котором указано, какая переменная первая (например, два столбца – скорее всего, подойдет для деревьев, но не для чего-то другого).
* Рассмотреть каждую возможную комбинацию переменных и использовать это как единственный вход (например, затем вы берете среднее значение out для этой комбинации, возможно, добавляя какой-то предшествующий элемент или сглаживание).
Как упоминалось в комментариях, если out является каким-либо дискретным событием, возможно, вам стоит рассмотреть модели Маркова.
Выявление последовательностей, кажется, именно то, что вам нужно. Широко используется в задачах с упорядоченными данными, например, сопоставление последовательности ДНК -> болезнь. Существуют алгоритмы, такие как SPADE и PrefixSpan.
Ответ или решение
Для поиска ассоциативных правил между упорядоченными парами <var1, var2> и выходной переменной out в вашем наборе данных, необходимо учитывать, что традиционные алгоритмы, такие как Apriori и FP-Growth, не способны учитывать порядок переменных. В данной ситуации нам подойдут методы, которые специально созданы для работы с упорядоченными данными. Рассмотрим несколько методов, которые могут быть полезными в этом контексте.
1. Поиск последовательностей (Sequence Mining)
Методы поиска последовательностей, такие как SPADE и PrefixSpan, идеально подходят для анализа данных, где порядок элементов имеет значение. Эти алгоритмы предназначены для обработки последовательностей, что позволяет эффективно выявлять паттерны и ассоциации в ваших данных.
-
SPADE (Sequential pattern discovery using equivalence classes) – это алгоритм, который структурирует данные в виде иерархия и использует классы эквивалентности для уменьшения пространства поиска. Он может быть очень эффективным при работе с большими объемами данных.
-
PrefixSpan – этот алгоритм фокусируется на более компактном представлении данных, использует технику префиксного дерева для генерации всех последовательностных паттернов, что делает его быстрым и эффективным в условиях большого числа заказов.
2. Марковские модели
Если переменная out представляет собой дискретное событие, то использование марковских моделей может стать оправданным решением. Марковские модели прекрасно справляются с задачами предсказания будущих состояний на основе текущего состояния, при этом учитывая последовательность событий.
3. Метод ассоциативных правил с учетом порядка
Существуют алгоритмы, которые специально разработаны для поиска ассоциативных правил с учётом порядка. Примеров таких алгоритмов множество, среди которых можно выделить:
-
GSP (Generalized Sequential Patterns), который позволяет находить не только пары, но и более сложные последовательности с учетом их порядка.
-
CPAR (Classifying Pattern Association Rules) – этот алгоритм находит ассоциативные правила и может быть адаптирован под задачу классификации. Он включает информацию о классе в правилах, что позволяет использовать структуру данных более эффективно.
4. Нейронные сети и методология
Если вы рассматриваете применение нейронных сетей, можно использовать архитектуры, способные описывать последовательные данные, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или долгосрочная краткосрочная память (LSTM). Эти модели могут запоминать важные зависимости в последовательностях, что делает их полезными для анализа данных с учетом порядка.
5. Преобразование данных для классических моделей
На случай, если вы хотите использовать традиционные алгоритмы, можно трансформировать набор данных следующим образом:
-
Одномерное кодирование: используйте one-hot encoding для каждой переменной в каждой позиции. Это позволит сохранить разницу между переменными и их позициями.
-
Добавление информации о порядке: создайте новую колонку, указывающую, какая переменная первой, что может быть полезно для деревьев решений.
-
Сгенерируйте все возможные комбинации: рассмотрите все комбинации var1 и var2 как отдельные функции. Вы можете подсчитать среднее значение
outдля каждой комбинации и использовать это значение в качестве признака.
Заключение
В общем, выбор подходящего алгоритма зависит от структуры ваших данных и целевой переменной. Методы последовательного анализа, такие как SPADE и PrefixSpan, будут наиболее эффективными при работе с упорядоченными парными данными, однако не исключайте возможность применения марковских моделей или нейронных сетей для повышения точности анализа. Надеюсь, эти рекомендации окажутся полезными в решении вашей задачи.