Вопрос или проблема
Я кластеризую текст на основе признаков TF-IDF и DBSCAN (основанный на плотности) и пытаюсь ранжировать точки на основе их ‘принадлежности’ к кластеру. Поскольку моя кластеризация основана на плотности и мои точки могут распределяться очень случайно, я нашел оцениватели плотности ядра (Kernel Density Estimators) полезными.
Однако оценки KDE очень чувствительны к выбору гиперпараметра полосы пропускания, который я не мог заранее оценить. Большинство значений полосы пропускания приводят либо к бесконечному значению для точек вне кластера, либо к нулевому для точек внутри кластера. Мне нужен способ ‘автоматически’ выбрать полосу пропускания, чтобы мои результаты давали оценки, которые имеют смысл для точек в кластере (большие значения) и точек вне его (меньшие значения).
Я попробовал:
- Методы факторов Сильвермана и Скотта для оценки полосы пропускания в зависимости от #точек и #признаков, оба оказались нерелевантными в моем случае
- GridSearchCV возвращает минимальную полосу пропускания в сетке
- Различные типы ядер (все релевантные одинаково чувствительны)
- Уменьшение размерности, но, как и ожидалось, это сильно ухудшило результаты KDE, не сделав полосу пропускания менее чувствительной
from sklearn.neighbors import KernelDensity # индексы точек в кластере3 docs = np.where(y_pred == 3)[0] kde = KernelDensity(kernel="gaussian",bandwidth=0.399).fit(X_tfidf[docs].todense()) # оценить оценки на всех точках scores = np.exp(kde.score_samples(X_tfidf.todense()))
Обратите внимание, что в TF-IDF около 2200 признаков, несколько десятков точек (40-120) в каждом кластере, к которому был подогнан KDE, и всего около 4000 точек.
Любые идеи по поводу чего-либо (даже за пределами KDE) приветствуются, спасибо.
GridSearchCV возвращает минимальную полосу пропускания в сетке
Тогда измените вашу сетку, чтобы снизить нижнюю границу.
Ответ или решение
Тема выбора чувствительной полосы пропускания для оценки плотности ядра (Kernel Density Estimation, KDE) при анализе текстов на основе признаков TF-IDF и кластеризации методом DBSCAN представляет собой сложную задачу, требующую внимательного подхода. В этой контексте необходимо подобрать оптимальную полосу пропускания, которая позволит адекватно оценивать принадлежность точек к кластерам, обеспечивая высокие значения для точек внутри кластеров и низкие — для точек вне кластеров.
Теоретическая основа (Теория)
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) — это метод преобразования текстов в численные векторы, отражающие значимость термина в корпусе документов. Подход TF-IDF позволяет учитывать как частоту термина в конкретном документе, так и редкость термина в наборе документов. После преобразования текстов можно использовать кластеризацию, например, DBSCAN, которая является алгоритмом, основанным на плотности.
Однако, когда речь заходит о классификации текстов в задачах с применением оценки плотности ядра, выбор полосы пропускания становится критически важным. Полоса пропускания определяет, насколько "гладким" или "грубым" будет приближение распределения данных: маленькая полоса может привести к недостаточной гладкости (overfitting), а слишком большая — к потере деталей (underfitting).
Пример решений (Example)
При работе с KDE чувствительность к полосе пропускания можно представить следующим образом: если полоса пропускания выбрана неправильно, получится либо "переобучение", когда все точки вне кластеров будут иметь практически нулевые оценки, либо "недообучение" с одинаково высокими оценками как для точек внутри, так и вне кластеров.
Несколько распространённых методов выбора полосы пропускания, такие как правила Сильвермана и Скотта, в случае высокоразмерных данных, как в задаче с TF-IDF, могут быть неэффективными. Также, несмотря на возможное применение GridSearchCV для автоматического выбора полосы, в данном случае стандартная сетка гиперпараметров может не учитывать специфики высокоразмерных данных.
Применение на практике (Application)
Стоит рассмотреть несколько подходов, которые помогут адаптировать полосу пропускания к специфике ваших данных:
-
Адаптивные методы оценки полосы пропускания:
- Воспользоваться методами адаптивного выбора полосы пропускания, которые позволяют учитывать локальные свойства данных, например, вариации плотности в разных участках пространства признаков.
-
Кросс-валидация с оптимизацией гиперпараметров:
- Уточните сетку значений для GridSearchCV, уменьшив нижнюю границу сетки и увеличив её разрешение. Подумайте о кросс-валидации "leave-one-out", которая, хоть и более ресурсозатратна, позволяет лучше оценивать влияние каждого документа на модель.
-
Использование мудро подобранных метрик качества:
- Воспользуйтесь методами, оценивающими качество кластеризации, такими как силуэтные коэффициенты, чтобы определить, какая полоса пропускания дает наиболее согласованные результаты.
-
Современные алгоритмы автоML:
- Применение алгоритмов автоматического машинного обучения для автоматического подбора гиперпараметров может упростить процесс. Например, такие инструменты, как Optuna, предлагающие байесовскую оптимизацию, могут помочь в поиске оптимальных значений параметров.
-
Использование различных ядер в сочетании с полосой пропускания:
- Попробуйте комбинировать разные типы ядер (например, эпанечниковское) с адаптивной полосой. Это позволит лучше подстраиваться под форматы данных, специфичные для задач текстового анализа.
В заключение, становится понятно, что нет универсального решения для выбора полосы пропускания в задачах с использованием TF-IDF и KDE. Подбор полосы может потребовать дополнительных вычислительных затрат и экспериментирования, но в долгосрочной перспективе это приведет к улучшению качества кластеризации и адекватности модели для анализа текстовой информации.