Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с 19 тысячами наблюдений. Каждое из них имеет примерно 448 признаков:
– Текстовое описание, переведенное в векторы размером 300
– 16 категориальных переменных, представленных числовым образом
– Оставшиеся – количественные признаки
Каждое наблюдение также имеет список, указывающий на 10 других наблюдений (из 19 тысяч), с которыми оно наиболее похоже. Я хочу обучить модель машинного обучения, которая сможет понять, как 448 признаков способствуют этой “похожести”. Как только модель поймет это, она сможет точно выбирать 10 ближайших существующих наблюдений для любого нового наблюдения на основе того, как она понимает эту “похожесть”.
Я пробовал кластеризацию с помощью scikit-learn на Python (K-Means, MBKM, Affinity Propagation), но это не сработало. В данный момент я пытаюсь использовать NearestNeighbors, но я не уверен, что делаю это правильно.
Пожалуйста, помогите! Спасибо.
Смешанные переменные требуют очень важного веса.
Как вы, похоже, пометили обучающие данные о том, что должно быть похоже. Следовательно, вам следует самостоятельно реализовать некоторый метрический подход к обучению, где цель состоит в том, чтобы изучить метрику похожести.
Я не думаю, что существует библиотека, которую можно просто использовать, но вам лучше понять, как это работает, и написать код самостоятельно.
Ответ или решение
Для решения задачи нахождения списка наблюдений с похожими признаками в вашем наборе данных, который состоит из 19 000 наблюдений с 448 признаками (включая текстовые описания, категориальные и количественные переменные), следует применить комплексный подход с использованием методов машинного обучения (ML) и изучения метрик.
1. Понимание проблемы
Вы хотите создать модель, которая сможет определить, какие наблюдения являются наиболее похожими на основе имеющихся признаков. У вас уже есть размеченные данные о том, какие наблюдения являются похожими, что предоставляет отличную основу для применения методов обучения с учителем.
2. Выбор метода
С учетом наличия как дискретных (категориальных), так и непрерывных (количественных) признаков, вам подойдет метод обучения на основе метрик (metric learning). Эта концепция позволяет модели учиться на том, как различия в признаках соотносятся с "близостью" наблюдений.
3. Подходы к обучению
a) Использование моделей на основе расстояния
Один из наиболее прямых способов – это модификация алгоритмов, таких как Nearest Neighbors (KNN) или Siamese Networks.
- Nearest Neighbors:
- Импортируйте необходимые библиотеки:
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors - Обработайте признаковые данные, нормализуя их, чтобы разные масштабы признаков не влияли на выборку:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_normalized = scaler.fit_transform(X) - Используйте KNN для поиска ближайших соседей, учитывая количество возвращаемых соседей и выбранную метрику (например, евклидово расстояние или манхэттенское расстояние).
- Импортируйте необходимые библиотеки:
b) Обучение с помощью метрик (Metric Learning)
- Реализуйте такие методы, как Triplet Loss или Siamese Networks, где модель обучается на группах наблюдений, чтобы минимизировать расстояние между похожими элементами и максимизировать между непохожими:
- Можно использовать фреймворки, такие как TensorFlow или PyTorch для проектирования модели.
4. Подготовка и предобработка данных
Перед обучением убедитесь, что:
- Текстовые данные хорошо векторизованы (например, с использованием моделей Word2Vec или BERT).
- Категориальные переменные закодированы (один из распространенных методов – one-hot кодирование).
- Непрерывные признаки нормализованы.
5. Настройка параметров и их влияние
Не забывайте о важности весов для различных признаков:
- Возможно использование техник подбора гиперпараметров, таких как кросс-валидация, для оптимизации метрики, по которой вы будете производить классификацию.
6. Оценка и реализация
После завершения обучения модели протестируйте её на отложенной выборке:
- Вы можете использовать метрики производительности, такие как точность, полнота и F-мера, для оценки качества модели.
7. Заключение
Эта система, основанная на обучении метрикам, позволит вам более точно находить ближайшие соседние наблюдения для новых данных. Понимание того, как различные признаки влияют на "сходство", станет ключом к успеху в вашей задаче.
Дополнительно рекомендуется изучить библиотеки, такие как PyTorch Metric Learning, которые предлагают готовые решения для работы с подобными задачами. Инвестируя время в создание и обучение модели, вы получите мощный инструмент для анализа ваших данных и извлечения ценной информации из них.