Вопрос или проблема
Я обучаю классификатор SGD перед тем, как применить масштабирование, и он дает точность 0.02. После того, как я применяю масштабирование, точность составляет 0.85. В чем может быть проблема?
clf = SGDClassifier(loss="hinge", penalty="l2", n_jobs=-1, max_iter=1000).fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
Из Руководства пользователя Советы по практическому применению:
https://scikit-learn.org/stable/modules/sgd.html#tips-on-practical-use
Стендократический градиентный спуск чувствителен к масштабированию признаков, поэтому настоятельно рекомендуется масштабировать ваши данные. Например, масштабируйте каждое свойство во входном векторе X в диапазон [0,1] или [-1,+1], или стандартизируйте его так, чтобы он имел среднее 0 и дисперсию 1. Обратите внимание, что одно и то же масштабирование должно быть применено к тестовому вектору для получения значимых результатов. Это можно легко сделать с помощью StandardScaler:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train) # Не жульничайте - подгоняйте только на обучающих данных
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test) # примените ту же трансформацию к тестовым данным
Без просмотра ваших данных и вашей модели трудно сказать, что происходит. Например, ваш набор данных искажён? Просмотр показателей точности/восстановления/F1, а также матрицы путаницы может иногда помочь понять, что работает хорошо/что идёт не так у классификаторов. Надеюсь, это поможет.
Ответ или решение
Причина, по которой ваш классификатор SGD не обучается без масштабирования данных, заключается в чувствительности метода стохастического градиентного спуска (SGD) к шкалированию признаков. Приведем детальный разбор проблемы и объясним важность масштабирования данных.
1. Чувствительность SGD к масштабированию
Статистические методы, основанные на градиентном спуске, как SGD, работают путем обновления весов модели в зависимости от градиентов, вычисленных на основе данных. Если ваши признаки имеют сильно различающиеся масштабы или диапазоны значений, вклад каждого признака в величину градиента может быть неравномерным. Это может привести к следующим проблемам:
-
Проблема со сходящимися градиентами: Признаки с большими значениями могут доминировать в процессе обучения, заставляя модель игнорировать признаки с небольшими значениями. Это приводит к плохому обучению и низкой точности, как вы наблюдали (0.02).
-
Увеличение числа итераций: Если данные не отмасштабированы, алгоритму нужно будет затратить больше времени и итераций для нахождения оптимального решения, что может привести к крайне низким значениям функции ошибки.
2. Практическое применение масштабирования
В вашем случае применение масштабирования данных с помощью StandardScaler решает эти проблемы, потому что:
-
Стандартизация данных:
StandardScalerуменьшает среднее значение данных до 0 и приводит к единичной дисперсии, что помогает привести все признаки к одному масштабу. -
Улучшение сходимости: Масштабированные данные обеспечивают, что модель SGD может итерироваться более эффективно, быстро находя оптимальные значения весов, что, как вы заметили, значительно повысило точность до 0.85.
3. Как правильно масштабировать данные
Чтобы убедиться, что масштабирование проводится корректно, используйте следующий подход:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train) # Не забывайте обучать только на тренировочных данных
# Преобразуйте данные
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test) # Примените те же преобразования к тестовым даннымЭто гарантирует, что у вас есть согласованность в масштабе данных между обучающей и тестовой выборками.
4. Дополнительные советы
Помимо масштабирования данных, рекомендуем также исследовать:
-
Сбалансированность классов: Найдите, есть ли дисбаланс в данных. Если объём классов неравномерный, это может негативно сказаться на точности.
-
Показатели производительности: Не ограничивайтесь только точностью. Используйте другие метрики, такие как полнота, точность и F1-score для более полной картины.
-
Анализ ошибок: Изучите матрицу путаницы, чтобы понять, какие классы классификатор путает. Это может помочь в дальнейшем улучшении модели.
Заключение
Ваша исходная проблема — низкая точность классификатора без масштабирования данных — является типичной для алгоритмов на основе градиентного спуска. Правильное масштабирование данных критически важно для успешного обучения модели. Применение данных практик позволит вам добиться значительно более высоких показателей и стабильности вашей модели классификации.