Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, в котором каждая выборка содержит идентификатор пользователя, дату и статус, связанный с этим пользователем (активный, истекший и деактивированный). Набор данных содержит записи за полный год, но несколько дней отсутствуют, и цель проекта – предсказать статус пользователя в эти отсутствующие дни. Ниже приведен пример одной записи:
{
"date": "20190101",
"user": "301727881",
"status": "active"
},
Поскольку значение переменной, которую я хочу предсказать, является категориальным и существует 3 возможных значения, моё исследование привело меня к многомерной логистической регрессии. Я хотел бы решить эту проблему с помощью Python и хочу узнать, на правильном ли я пути. Также любые ссылки на полезные материалы будут очень признательны.
Это зависит от данных, которые у вас есть, и способа их представления.
Имейте в виду, что все алгоритмы имеют определенные предположения о данных.
Для небольших наборов данных классификатор KNN часто является первым выбором.
Прочитайте это: Ссылка. Проверьте предположения.
Все зависит от того, как вы можете представить свои данные и вашу проблему. Алгоритм просто знает, что ему подают. Поэтому вы должны быть абсолютно ясны в том, что вы должны ему подать.
Поскольку вы начали с логистической регрессии, внимательно посмотрите, какие у нее предположения, плюсы и минусы. А затем посмотрите, можете ли вы соответствующим образом обработать свои данные или у вас есть готовые данные. Совершенство не является необходимым. Чем ближе вы к этому, тем лучше и надежнее будут ваши результаты.
Поскольку вы пытаетесь предсказать 3 класса (активный, истекший и деактивированный), у вас есть проблема многоклассовой классификации. Вам следует использовать алгоритмы, которые могут обрабатывать многоклассовую классификацию, такие как деревья решений, случайные леса, алгоритмы градиентного бустинга, нейронные сети и т. д. Простая логистическая регрессия не может обрабатывать многоклассовую классификацию (хотя существуют обходные пути), поэтому я бы не стал за это браться.
Вы можете начать с простого DecisionTreeClassifier и посмотреть, какие будут результаты. Затем вы можете постепенно перейти к случайным лесам, градиентному бустингу, нейронным сетям и т. д.
Вот ссылка на статью, которая приводит примеры бинарной классификации, многоклассовой классификации и многометочной классификации.
Удачи!
Ответ или решение
Выбор алгоритма машинного обучения для предсказания статуса пользователя
Введение
В вашей задаче требуется предсказать статус пользователей (активный, истекший или деактивированный) на отсутствующих в данных датах, основываясь на имеющихся записях за полный год. Вы упомянули, что рассматриваете использование многомодальной логистической регрессии. Однако, хотя это может быть подходящим выбором для бинарной классификации, существуют лучшие методы для вашей задачи, так как речь идет о многоклассовой классификации.
Проблема
Ваши данные содержат:
- ID пользователя: уникальный идентификатор каждого пользователя.
- Дата: дата, когда была зафиксирована запись.
- Статус: целевая переменная, которую нужно предсказать (активный, истекший, деактивированный).
Учитывая, что статус — это категориальная переменная с несколькими классами, необходимо применить алгоритмы, которые поддерживают многоклассовую классификацию.
Подходящие алгоритмы
Вы можете рассмотреть различные алгоритмы, в зависимости от природы ваших данных и требований к модели. Вот несколько подходящих вариантов:
-
Деревья решений (Decision Trees):
- Просты в интерпретации и визуализации.
- Хороши для работы с категориальными переменными.
- Подходят для начального моделирования, но могут быть чувствительны к переобучению.
-
Случайный лес (Random Forest):
- Улучшенная версия деревьев решений, которая использует ансамбль деревьев для повышения точности и устойчивости.
- Устойчив к переобучению благодаря методам случайной подвыборки.
-
Методы градиентного бустинга (Gradient Boosting Machines):
- Модели, которые многократно улучшают предсказания путем минимизации ошибки.
- Подходят для сложных задач с большим количеством данных.
-
Нейронные сети (Neural Networks):
- Могут моделировать сложные взаимосвязи между входными данными и целевой переменной.
- Разумное решение, если у вас имеется большое количество данных и ресурсов для их обработки.
Рекомендации по реализации
- Начните с простого алгоритма, например, DecisionTreeClassifier, для быстрой проверки предположений и получения первых результатов.
- Перейдите к более сложным моделям, таким как Random Forest и Gradient Boosting, при улучшении вашей системы и при наличии большего объема данных.
Предобработка данных
Для всех вышеперечисленных алгоритмов важно правильно подготавливать данные:
- Обработка пропущенных данных: Если у вас имеются дни пропусков, убедитесь, что вы используете стратегию, чтобы их заполнить или учесть в процессе.
- Кодирование категориальных переменных: Примените методы, такие как One-Hot Encoding, для преобразования категориальных переменных в числовые.
- Масштабирование признаков: В случае алгоритмов, чувствительных к масштабированию, таких как нейронные сети или SVM, примените стандартизацию или нормализацию.
Заключение
Ваш выбор исходного алгоритма (многомодальная логистическая регрессия) не является оптимальным для данной задачи многоклассовой классификации. Я рекомендую вам начать с моделей вроде деревьев решений или случайного леса, которые более подходят для предсказания категориальных переменных. Постепенно вы можете переходить к более сложным методам, таким как градиентный бустинг или нейронные сети, если вы столкнетесь с необходимостью повышения точности модели. Не забудьте также уделить внимание предобработке данных — это критически важно для достижения надежных результатов.
Полезные ссылки
Следуйте этим шагам, и вы сможете построить эффективную модель для предсказания статуса пользователей на отсутствующих датах.