Вопрос или проблема
Я предсказываю некоторые данные и у меня есть довольно хорошее представление о том, как должен выглядеть конечный гистограмма.
Здесь сверху – “реальная истина” (должно быть то, как должны выглядеть данные). Снизу – то, что я предсказал в данный момент.
Существуют ли какие-либо известные методы, чтобы использовать результаты гистограммы в качестве способа лучше направлять подгонку / предсказание?
Метод, который я использовал, – это использование sklearn.linear_model.PoissonRegressor(), который приводит к нормальному распределению для моих данных. Я хотел бы попробовать использовать гиперпараметры для PDF, но не уверен, как это сделать.
Ответ или решение
Представленная задача связана с адаптацией предсказанного гистограммы к желаемой («истинной») гистограмме. Чтобы достичь наилучшего соответствия, можно использовать несколько методов и подходов, которые помогут улучшить качество предсказаний и адаптировать их к ожидаемым данным.
1. Анализ различий между гистограммами
Прежде всего, важно провести анализ различий между вашей предсказанной гистограммой и истинной. Определите, в каких диапазонах данные наиболее отличаются, а также найдите участки, где преобладает соответствие. Это поможет установить приоритетные области для корректировок.
2. Методы масштабирования и нормализации
Если данные в предсказанной гистограмме могут быть масштабированы или нормализованы, это поможет лучше подогнать их под истинные значения. Попробуйте следующие методы:
-
Масштабирование: Умножьте все значения предсказанного гистограммы на коэффициент, основанный на соотношении между интегралами обеих гистограмм. Это может помочь увеличить или уменьшить значения предсказаний в зависимости от их общей площади.
-
Нормализация: Убедитесь, что обе гистограммы нормализованы по площади (сумма всех высот гистограммы равна 1). Это позволит сравнить их более корректно.
3. Оптимизация с использованием алгоритмов машинного обучения
Исходя из той информации, что вы используете sklearn.linear_model.PoissonRegressor(), вы можете рассмотреть применение других моделей, более специфичных для оценки распределения данных. Например:
-
Гладкие кумулятивные распределения: Используйте методы оценки плотности вероятности (PDF), такие как ядровая оценка плотности (KDE), чтобы создать более гладкую функцию, которая лучше описывает истинные данные.
-
Корректировка гиперпараметров: Изучите возможность использования кросс-валидации для настройки гиперпараметров модели, чтобы минимизировать разницу между экземплярами предсказанной и истинной гистограммы. Важно протестировать различные настройки и дополнительно использовать регуляризацию для улучшения общей производительности.
4. Методы переноса обучения
Если у вас есть доступ к данным с родственной задачей или похожим распределением, вы можете использовать методы переноса обучения для адаптации модели к вашему конкретному набору данных. Это может включать:
- Начальная тренировка на первичных данных.
- Денормализация и переобучение на ваших данных с более точной настройкой.
5. Генетические алгоритмы и оптимизация
Используйте генетические алгоритмы или другие методы оптимизации для нахождения наилучших параметров в функции потерь, что позволит минимизировать различия между предсказанными и истинными значениями.
Заключение
Для достижения желаемого соответствия между вашими предсказаниями и истинной гистограммой потребуется сочетание различных стратегий анализа, масштабирования, машинного обучения и оптимизации. Начните с анализа расхождений, применяйте методы масштабирования, исследуйте альтернативные подходы к моделированию и используйте возможности переноса обучения, чтобы улучшить точность ваших предсказаний. В результате, сочетая различные подходы, вы сможете достичь более высокого уровня соответствия между предсказанными и истинными данными.