Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, который выглядит вот так:
Меня попросили построить алгоритм $k$-ближайших соседей для этого, который я только что закончил строить. У меня есть вопрос по поводу данных, который я не понимаю: замечаете ли вы какие-либо пространственные или временные тенденции в ошибке?
Я не уверен, как подойти к ответу на этот вопрос. Любые предложения будут оценены.
Для построения алгоритма k-ближайших соседей необходимо определить метрику расстояния, которая предсказывает ближайшие наблюдаемые точки данных для заданной точки данных.
Для широты и долготы расстояние по большой окружности является одним из вариантов.
Для времени метрика расстояния часто выражается в днях, секундах или долях секунд.
Алгоритм k-ближайших соседей не имеет понятия ошибки. Учитывая, что переменных всего несколько, одним из вариантов является создание графика, чтобы увидеть, где новая точка данных находится по отношению к другим.
Ответ или решение
Теория
Метод k-ближайших соседей (k-NN) — это один из самых простых и широко используемых методов классификации и регрессии в машинном обучении. Он основывается на предположении, что объект, информация о котором искажена или не известна, скорее всего принадлежит к тому же классу, что и его ближайшие соседи в пространстве факторов. Основной этап этого метода — выбор метрики расстояния, которая определяет, какими будут ближайшие точки.
Для географических данных, содержащих широту и долготу, одной из эффективных метрик является великокруговое расстояние, которое учитывает кривизну земной поверхности. Для временных данных обычно используется линейная шкала измерения времени, например, дни или секунды.
Пример
Рассмотрим следующую задачу: у нас есть набор данных, содержащий географическую информацию (широта и долгота) и временные метки. Мы разработали алгоритм k-NN для предсказания значения (например, класса) на основании этих данных.
При использовании k-NN, постарайтесь визуализировать, как распределены точки относительно предсказанных значений, и какие факторы (географические или временные) оказывают большее влияние на ошибку классификации.
Этот анализ можно провести с помощью графиков: например, построив график с осями широты и долготы, на который будут нанесены различными цветами точки, принадлежащие разным классам. Также можно создать временную диаграмму, чтобы увидеть, как изменяется ошибка предсказаний с течением времени.
Применение
Определив подходящие метрики расстояния и визуализировав данные, вы сможете более осознанно подойти к анализу ошибок предсказания. Обратите внимание на следующие аспекты:
-
Пространственная ошибка: Проанализируйте ошибки предсказания, связанные с географическими координатами. Есть ли регионы, в которых алгоритм постоянно ошибается? Быть может, это связано с нехваткой данных в этих регионах.
-
Временная ошибка: Проверьте, есть ли периоды времени, в которые ошибка предсказания увеличивается. Временные anomalie могут указывать на неожиданные события или смену тенденций, которые k-NN учесть не может из-за своей статической природы.
Исследуя выявленные пространственные и временные ошибки, вы сможете лучше понимать слабые стороны вашего подхода и при необходимости скорректировать его. Такой анализ может укрепить доверие к модели и улучшить качество её предсказаний.