Вопрос или проблема
Какой метод можно использовать для классификации данных в следующем примере?
Есть таблица (сотни строк и сотни столбцов). Несколько столбцов в этой таблице уникально позволяют классифицировать каждую строку:
Класс 0: …шумные биты…00…шумные биты…
Класс 0: …шумные биты…11…шумные биты…
Класс 1: …шумные биты…10…шумные биты…
Класс 1: …шумные биты…01…шумные биты…
Если биты в столбцах 00 и 11, это класс 0. Если биты в столбцах 10 и 01, это класс 1.
Проблема в том, что мы не знаем номера этих столбцов, их количество (это может быть 2 или 10) и комбинацию битов.
Существует ли метод, который может научиться классифицировать это?
Я пробовал SVC с различными параметрами, простую нейросеть, и даже Apriori. Ничего не сработало.
Вот мои эксперименты:
Подготовьте файлы данных для экспериментов: https://github.com/sdiving777/SVC/blob/main/svc_test_v2_prepare_files.py
Простая классификация, которая показывает, что это возможно классифицировать: https://github.com/sdiving777/SVC/blob/main/svc_test_v2_simple_check.py
Тест SVC: https://github.com/sdiving777/SVC/blob/main/svc_test_v2_train_and_check.py
Тест НН: https://github.com/sdiving777/SVC/blob/main/NN_test_v2.py
Тест Apriori: https://github.com/sdiving777/SVC/blob/main/apriory_test.py
Сначала вам следует применить что-то вроде поиска/очистки… попробуйте найти любой мусор, который можно исключить.
Вопрос в том, чтобы найти 00, 11, 01, 10 среди шумных битов (которые тоже бинарные, поэтому очень запутанные). Любой алгоритм классификации (например, SVM) потребует более четкого различия.
Ответ или решение
Классификация зашумленных данных: Подходы и решения
Введение
Классификация зашумленных данных представляет собой сложную задачу, особенно когда полезные признаки затрудняются фоновым шумом, как в описанном примере. В вашем случае строки данных включают в себя двоичные значения, что добавляет уровень сложности при попытке определить, какие комбинации относятся к определенным классам.
Проблема
Вы описали таблицу с множеством строк и колонок, где присутствуют «шумные биты», в то время как две ключевые комбинации: 00, 11 относятся к классу 0, а 10, 01 соответствуют классу 1. Проблема заключается в том, что столбцы, определяющие эти комбинации, неизвестны, и их количество может варьироваться.
Потенциальные Методы Классификации
Ваша попытка использовать методы, такие как SVC, нейронные сети и алгоритмы ассоциации, не увенчалась успехом. Это может быть связано с тем, что эти алгоритмы требуют четко определенных признаков для обучения. Рассмотрим несколько подходов, которые могут быть более эффективными:
1. Методы предобработки данных
- Очистка данных: Перед применением каких-либо алгоритмов, вам стоит сосредоточиться на очистке данных. Это включает в себя удаление строк и столбцов с избыточным шумом. Возможно, стоит использовать алгоритмы фильтрации, чтобы найти и удалить данные, которые не содержат полезной информации.
- Методы выделения признаков: Используйте техники выделения признаков, такие как PCA (Principal Component Analysis) или LDA (Linear Discriminant Analysis), чтобы выявить наиболее значимые признаки по мере предварительной обработки данных.
2. Обучение с метками и без меток
- Обучение с подкреплением: Попробуйте использовать методы обучения с подкреплением, которые позволяют алгоритмам, таким как Q-Learning, находить оптимальные комбинации в условиях неопределенности.
- Кластеризация: Алгоритмы кластеризации, такие как K-Means или DBSCAN, могут помочь в группировке строк на основе их схожести, даже если они содержат шумные данные.
3. Гибридные подходы
- Комбинированные модели: Попробуйте использовать комбинацию различных методов (например, сначала кластеризацию для сегментации данных, затем SVC или другую модель для классификации). Это может помочь вам идентифицировать более четкие признаки для обучения.
Заключение
Задача классификации зашумленных данных, как в вашем примере, требует комплексного подхода. Чистка и предобработка данных имеют первостепенное значение для достижения успеха в использовании более сложных методов машинного обучения. Возможно, стоит рассмотреть использование ансамблевых методов классификации, которые объединяют результаты различных алгоритмов для получения более точного результата.
Использование таких методов поможет улучшить вашу систему и, вероятно, обеспечит более высокую точность классификации, чем изначально предложенные вами методы. Учитывая природу задачи и возможные подходы, можно добиться значительного прогресса в распознавании и классификации данных, пусть даже и зашумленных.