Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, созданный для решения задачи классификации. Из-за дисбаланса Y я решил перейти к задаче обнаружения аномалий. Должен ли я использовать Y, который у меня есть внутри модели обнаружения аномалий, в качестве признаков? Это риск переобучения?
Все зависит от того, какая цель задачи:
- Если конечная цель по-прежнему заключается в прогнозировании Y после обнаружения аномалий (т.е. вероятно, используя выходные данные обнаружения аномалий в качестве признака), тогда Y нельзя использовать, поскольку он не будет доступен в реалистичном тестовом наборе.
- Если это просто совершенно другая задача, в которой Y доступен в качестве входных данных, тогда почему бы и не использовать его.
При 500 тысячах экземпляров один дополнительный параметр с 3 возможными значениями имеет крайне низкий риск вызова переобучения.
Обратите внимание, что поскольку классификация не сработала, вероятно, между признаками и Y существует небольшая связь (в противном случае в эксперименте классификации была допущена ошибка).
Ответ или решение
Вопрос о том, следует ли использовать метки (Y) в качестве признаков в задаче обнаружения аномалий, требует внимательного анализа в зависимости от целей вашего проекта. Ниже представлена детальная и структурированная информация, которая поможет вам принять обоснованное решение.
Цели проекта
Прежде всего, важно определить, что именно вы хотите достичь. У вас есть несколько вариантов:
-
Прогнозирование метки (Y) после обнаружения аномалий:
Если ваша конечная цель заключается в том, чтобы предсказать Y после обнаружения аномалий, то использование меток в качестве признаков в модели аномального обнаружения нецелесообразно. Это связано с тем, что в тестовых наборах, которые будут использоваться для оценки модели, метки Y не будут доступны. Это приведет к искусственному повышению качества модели на этапе обучения и к неадекватному поведению модели на этапе тестирования, что в итоге приведет к неправильным выводам. -
Отдельная задача:
Если же ваша задача является совершенно отдельной, и вы можете использовать Y как дополнительный признак – в этом случае нет причин не использовать его. В таких ситуациях метка может добавить контекст и помочь модели лучше различать аномальные и нормальные образцы.
Потенциальные риски
Одной из ваших главных забот является риск переобучения. При наличии 500,000 экземпляров и использовании одного дополнительного признака с тремя возможными значениями, вероятность возникновения переобучения, как правило, довольно низка. Тем не менее, стоит помнить, что даже небольшое количество нюансов в данных может повлиять на модель, если она слишком сложна для данной задачи.
Чистота данных и отношения
Необходимо также помнить, что поскольку классификация в вашем случае не дала удовлетворительных результатов, это может свидетельствовать о том, что между признаками (X) и меткой (Y) отсутствует значимая связь. В таком случае использование Y как признака может быть неэффективным, если вы не хотите исследовать и улучшить эту связь.
Заключение
В конечном итоге решение о том, использовать или не использовать метку Y в качестве признака для модели обнаружения аномалий, будет зависеть от ваших целей, контекста задачи и структуры ваших данных. Важно учитывать, как это повлияет на общее качество модели и на её способность обобщать на новых данных. Определите свои цели четко и на основании анализа данных выбирайте наилучший подход.