Вопрос или проблема
Итак, я пытаюсь классифицировать довольно большой набор данных, где обучающий набор имеет некоторые странные проблемы…
-
Для каждой строки доступно разное количество признаков. Например, для одного предсказания у меня может быть 10 точек данных, а для другого – только 3. Я хотел бы как-то залить пустые точки данных, потому что они не обязательно равны 0. У нас просто нет данных.
-
Каждый признак представляет собой тройку чисел (A,B,C), (A1,B1,C1), (A2,B2,C2). Я должен разделить их на отдельные признаки или есть способ сохранить их сгруппированными?
-
Есть несколько признаков/переменных, которые будут присутствовать во всех строках.
Существует ли предпочтительная методология?
| Y | v0 | v1 | v2 | v3 | v4 | v5 | v6 | v7 | v8 | v9 | A | B | C | |---|-----------|-----------|---------|--------|----|----|----|----|----|----|---|---|----| | A | 15,0,7 | 18,0,2 | 23,0,0 | 21,0,3 | | | | | | | 1 | 0 | 5 | | B | 15,.05,12 | 14,.05,12 | 9,.3,45 | | | | | | | | 2 | 2 | 12 | | A | 18,0,2 | 23,.03,0 | | | | | | | | | 0 | 1 | 3 | | A | 23,0,0 | 18,0.07,2 | 15,0,7 | | | | | | | | 3 | 1 | 1 | | C | 4,.08,212 | | | | | | | | | | 6 | 4 | 4 | | B | 14,.05,12 | 9,.3,45 | | | | | | | | | 1 | 3 | 9 |
Простой подход таков:
- Использовать алгоритм обучения, который может обрабатывать пропущенные значения. Однако вам следует быть осторожным по поводу того, возникают ли эти пропущенные значения случайно или нет, так как это может привести к смещению модели.
- Тройки можно разделить на отдельные признаки, в любом случае нет простого способа обрабатывать их иначе.
Ответ или решение
Классификация на основе нерегулярного числа признаков
Работа с большими наборами данных, содержащими нерегулярное количество признаков в каждом примере, представляет собой уникальную задачу в области машинного обучения и анализа данных. Здесь следует обратить внимание на несколько ключевых аспектов, которые могут оказать значительное влияние на качество построенной модели.
1. Обработка отсутствующих значений
Первое, с чем вам придется иметь дело, это отсутствие данных в рядах вашей выборки. Для лечения этой проблемы существует несколько методологических подходов:
-
Алгоритмы, способные обрабатывать отсутствующие значения: Используйте модели, устойчивые к отсутствующим значениям, такие как деревья решений, случайные леса или градиентный бустинг. Эти алгоритмы могут работать с данными, даже если некоторые значения отсутствуют. Однако важно учитывать случайность пропусков. Если данные отсутствуют не случайным образом, это может привести к искажению модели. В таких случаях целесообразно провести анализ причин отсутствия данных и попытаться устранить их.
-
Заполнение отсутствующих данных: Еще один подход заключается в заполнении пропущенных данных средним, медианой или модой по соответствующим признакам. Однако в вашем случае необходимо быть осторожным, так как простой подход к заполнению может привести к потере информации.
-
Идентификация и удаление ненадежных строк: Если пропущенных значений слишком много, рассмотреть возможность удаления таких строк. Этот путь может быть оправдан, если вы считаете, что удаление не повлияет значительным образом на данные и их представленность.
2. Структура признаков
Ваши данные включают в себя тройки чисел (A, B, C). Здесь важно решить, как обрабатывать эти группы чисел:
-
Отдельные признаки: Один из подходов — разбить каждую тройку на три отдельных признака (A1, B1, C1, A2, B2, C2 и т.д.). Это может улучшить результирующую модель, поскольку отдельные признаки могут иметь различные влияния на выходную переменную Y. Кроме того, использование отдельных признаков повышает возможности выбора лучших значений для применения методов отбора признаков.
-
Сохранение группировки: В некоторых случаях есть смысл сохранить тройки в виде отдельного группового признака. Например, это может быть полезным, когда порядок или взаимосвязь между элементами имеет значение. Подходы, такие как использование многомерного шкалирования или нейронные сети, могут помочь в этом, сохраняя структурные зависимости между признаками.
3. Общее количество признаков
Также нужно учесть, что в вашем наборе данных есть несколько признаков, которые присутствуют во всех строках. Это может быть важно для создания стабильного базового уровня для модели. Рекомендуется оставить эти признаки в полной мере для использования в качестве информационного контекста.
Заключение
Таким образом, создание эффективной модели классификации с использованием вашего рассказанного набора данных потребует комплексного подхода к обработке отсутствующих данных и четкого выбора методов работы с тройками чисел. Вам необходимо обеспечить правильное понимание природы пропущенных значений и выбрать подход к их обработке, способный минимизировать возможные искажения модели. Также важно решить, как работать с тройками чисел, чтобы извлечь максимальную информацию из ваших данных.
Эти рекомендации помогут вам сформировать методы, способные улучшить точность ваших предсказаний и создать надежную модель, которая будет эффективно обрабатывать нерегулярные данные.