Вопрос или проблема
В настоящее время я работаю над проектом, в рамках которого мне нужно разработать модель для прогнозирования, сколько денег другие компании смогут заработать, используя услуги, предоставляемые моей компанией. Заработанные деньги – это своего рода налоговая декларация. Модель должна предсказывать диапазон (например, 100k\$-200k\$).
По сути, если я дам модели данные целевой компании, она скажет мне, сколько они потенциально могут заработать с нами.
Имеющиеся у меня данные – это финансовые отчеты компаний, с которыми мы работали. Это включает в себя их общие и финансовые данные, такие как капитал, количество сотрудников, город, тип отрасли и, конечно же, сумму денег, которую они заработали с нами.
После исследования в интернете я обнаружил, что большинство решений основаны на прогнозировании и временных рядах. Хотя в имеющихся у меня данных есть год, в который мы работали с клиентами, я не думаю, что это правильный подход для меня. Я экспериментировал с деревьями решений и моделью регрессии, но не добился хорошего результата.
Есть ли советы, куда можно обратиться, чтобы решить эту проблему?
Если у вас есть много доступных входных параметров/признаков (финансовые данные, такие как баланс, амортизация, налоги за несколько лет для нескольких компаний, бизнес-области, в которых работают эти компании (например, телекоммуникации, банки, медиа и т.д.), и у вас уже есть «помеченные» данные (то есть у вас уже есть «налоговые» сбережения для ваших предыдущих клиентов)…. в общем, хорошим началом может быть стандартный процесс выбора признаков и проектирования нейронной сети.
Ответ или решение
Наилучшие способы прогнозирования диапазонов доходов
В текущих условиях вашего проекта, где требуется создать модель для прогнозирования диапазонов ожидаемых доходов компаний на основе их уникальных характеристик и данных предыдущих клиентов, следует учесть несколько ключевых аспектов и методов.
1. Понимание задачи
Прогнозирование диапазонов доходов — это задача, требующая не только анализа данных, но и понимания различных факторов, влияющих на экономическую производительность компаний. Вам нужно взять информацию из финансовых отчетов, таких как капитал, количество сотрудников, тип отрасли и другие аспекты, чтобы сделать обоснованные предположения о потенциальной прибыли.
2. Подбор методов анализа данных
a. Регрессионное моделирование
Хотя вы упомянули, что регрессионные модели не дали ожидаемых результатов, важно пройти несколько этапов, чтобы улучшить их точность:
- Множественная линейная регрессия: Позволяет учитывать несколько переменных одновременно. Убедитесь, что используете адекватные методы регуляризации, такие как Lasso или Ridge, чтобы избежать переобучения.
- Линейная регрессия: Проверьте линейные зависимости между факторами и целевой переменной. Графики разброса могут помочь визуализировать эти связи.
b. Деревья решений и ансамблевые методы
Использование деревьев решений в сочетании с ансамблевыми методами, такими как Random Forest или Gradient Boosting, может значительно повысить точность прогнозов. Эти модели хорошо справляются с нелинейными зависимостями и могут учитывать взаимодействия между переменными, что может быть полезно для вашей задачи.
c. Нейронные сети
Как вы уже упомянули, построение нейросетевой модели может быть эффективным:
- Выбор архитектуры: Применение полносвязных нейронных сетей может помочь в извлечении глубинных взаимосвязей в данных. Начните с простых архитектур и постепенно добавляйте слои и нейроны для повышения сложности модели.
- Обработка данных: Нормализация и стандартизация входных данных помогут ускорить процесс обучения и улучшить качество прогноза.
3. Отбор признаков
Большое количество доступных признаков может привести к "проклятию размерности". Особое внимание следует уделить выбору специфичных и значимых характеристик:
- Методы отбора признаков: Используйте метод обратного отбора (Backward Elimination) или метод рекурсивного исключения признаков (Recursive Feature Elimination), чтобы уменьшить количество признаков до действительно значимых.
- Корреляционный анализ: Определите, какие факторы наиболее сильно коррелируют с целевой переменной (в данном случае — с доходами).
4. Кросс-валидизация
Обязательно применяйте кросс-валидацию для проверки надежности вашей модели. Это позволит избежать переобучения и даст представление о том, как модель будет себя вести на новых данных.
5. Оценка результатов
Когда модель будет обучена, важно оценить её производительность:
- MSE и RMSE: Среднеквадратичная ошибка и корень из неё — это распространённые метрики для оценки точности regressive models.
- Кривые надежности: Для анализа диапазонов можно использовать плотностные оценки, такие как KDE (ядровая оценка плотности).
6. Визуализация данных
Хорошая визуализация может значительно помочь в интерпретации данных. Используйте графики для отображения:
- Диапазонов прогнозируемых доходов.
- Важных признаков и их влияния на прогнозы.
Заключение
Прогнозирование диапазонов доходов компаний требует внимания к деталям на всех этапах разработки модели. Правильная комбинация методов анализа данных, нейронных сетей, построения ансамблей и тщательной обработки признаков создаст основу для успешной модели. Не бойтесь экспериментировать с различными методами и их комбинациями, чтобы найти наиболее подходящее решение для вашей задачи.