Вопрос или проблема
Я хочу создать модель классификации для сопоставления клиентов и продуктов. У меня есть описание каждого продукта и каждого клиента, а также метка: клиент *i* купил/не купил продукт *j*.
Каждый пример/строка — это пара (клиент, продукт), так что Признак 1 — это описание клиента, Признак 2 — это описание продукта, и целевая переменная y: "y = 1: клиент покупает продукт", "y = 0 в противном случае". Цель — предсказать для новых поступающих продуктов, собирается ли каждый клиент их покупать или нет.
Я хочу использовать Tf-Idf Vectorizer. Я не знаю, на каком конкретном этапе я должен fit_transform описания, и как объединить Признак 1 с Признаком 2.
-
Следует ли мне объединить описания каждой пары
(клиент, продукт)иfit_transformтолько после объединения? -
Следует ли мне объединить 2 столбца, используя
ColumnTransformer? Если да, корректно ли классификатор будет обучаться на полученных признаках? -
Следует ли мне преобразовывать, используя уникальный словарь?
Я нашел здесь ссылку на три возможных способа работы с двумя столбцами, но не знаю, какой из них подойдет для моего случая.
Пс. До сих пор я смог построить пару коэффициентов сходства (используя это), но классификации нет, и я знаю, что использование данных с метками может помочь. В частности, мера сходства придает одинаковый вес любому совпадению текста, но некоторые совпадения должны быть более важными, чем другие.
Частотное или TFIDF представление используется в признаках, когда целевая переменная напрямую зависит от определенных слов. Например, для классификации спама слова, такие как “дешево, бесплатно, виагра, эксклюзивно…” являются прямыми индикаторами целевой метки.
В вашем случае целевая переменная не зависит напрямую от определенных слов, а зависит от того, появляются ли те же самые слова как в описаниях клиента, так и продукта. Это косвенная связь, и большинство обычных алгоритмов машинного обучения с ней справиться не могут. Так что ваша идея, по моему мнению, вряд ли сработает.
До сих пор я смог построить пару коэффициентов сходства (используя это), но классификации нет, и я знаю, что использование данных с метками может помочь. В частности, мера сходства придает одинаковый вес любому совпадению текста, но некоторые совпадения должны быть более важными, чем другие.
Это больше подходит для вашей цели: используйте только оценку сходства как признак и обучите модель для предсказания метки. Технически модель обучится только оптимальному порогу для разделения меток, так что вы можете использовать, например, линейную регрессию. Вы могли бы улучшить этот метод, рассчитав различные типы мер сходства и предоставив их все как признаки.
Замечание: если вы используете TFIDF векторы для измерения сходства, они не придают одинаковый вес каждому слову. Однако не ожидайте идеального результата: многое зависит от самих данных, уверены ли вы, что описание клиента действительно дает полезные указания о продуктах, которые его интересуют? Например, если в описании клиента есть слово “компьютер”, это не значит, что его интересует каждый возможный тип компьютера.
Ответ или решение
Вопрос касается построения модели классификации для сопоставления клиентов и продуктов на основе текстовых описаний. У вас есть описание каждого продукта, описание каждого клиента и метка, которая указывает, купил клиент продукт или нет. Каждая строка данных представляет собой пару (клиент, продукт), где первая особенность — описание клиента, вторая — описание продукта, и целевая переменная y обозначает «y = 1: клиент покупает продукт», «y = 0: в противном случае». Цель — предсказать, купит ли клиент новый продукт или нет.
Теоретическая часть
Для задачи такой классификации можно использовать текстовые представления, например, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), чтобы преобразовать текстовые описания в числовые данные. Этот метод позволяет учитывать, насколько часто слова встречаются в документе, а также насколько они отличаются в разных документах. Традиционно в классификационных задачах TF-IDF применяется к одному тексту для создания признаков, но в вашей ситуации необходимо учитывать два отдельных текста.
Примеры и возможные методы реализации
-
Конкатенация текстов:
Можно объединить описание клиента и продукта для каждой пары и применитьfit_transform. Это создаст единую матрицу признаков. Однако такой подход не учитывает различия в весах слов в текстах клиента и продукта. -
Использование ColumnTransformer:
Это более изящный и гибкий подход, при котором для колонок клиента и продукта применяются отдельные векторизаторы. В результате получается, что каждый текст преобразуется отдельно и сохраняет свою специфику, после чего их можно объединить в общий набор признаков. -
Совместное использование общего словаря:
Этот метод подразумевает обучение TF-IDF векторизатора на объединенном корпусе текстов, чтобы создать общий словарь. Такой подход может быть полезен, если слова из различных документов имеют одинаковую важность.
Применение
На практике возможно лучше всего воспользоваться ColumnTransformer. Сначала примените TF-IDF преобразование отдельно для описания клиента и описания продукта, а затем объедините их преобразованные вектора в общий набор признаков для обучения модели. Такой подход позволит сохранить контекстный смысл слов в отдельных текстах и обеспечить более точный анализ. Кроме того, вы можете создавать различные меры сходства между клиентом и продуктом как дополнительные признаки, такие как косинусное сходство, которые можно добавить в модель.
Таким образом, при построении модели классификации важно продумать стратегию работы с текстами так, чтобы максимально учитывать природу данных и зависимости между текстами в каждом случае, что в данном контексте лучше всего реализуется с использованием ColumnTransformer для отдельных текстов клиента и продукта.