Вопрос или проблема
Я новичок, и у меня есть вопрос.
Можно ли использовать результаты кластеризации на основе вероятности для обучающего обучения?
Данные производства содержат 80000 строк. Они не размечены, но есть информация о том, что уровень дефектов составляет 7,2%.
Можно ли применить результат кластеризации, настраивая гиперпараметры на основе уровня дефектов, к обучающему обучению?
Существует ли статья на эту тему?
Является ли этот метод большой проблемой с точки зрения данных?
При использовании этого метода, какой метод верификации?
Совершенно возможно использовать результаты кластеризации в качестве признаков для обучения контролируемой модели… но это не то, о чем вы спрашиваете, насколько я понимаю.
Для любого вида контролируемого обучения необходимо наличие размеченных данных для обучения по определению. “Контролируемый” означает, что модель обучается специально для предсказания целевой переменной на основе признаков, поэтому ей нужна репрезентативная выборка данных с их целевой переменной.
В отличие от этого “неконтролируемый”, как кластеризация, означает, что модель пытается найти любые существующие паттерны в признаках, не особенно в отношении к какой-либо переменной. Иногда это может совпадать с какой-либо переменной случайно, но о такой гарантии не может быть и речи.
Таким образом, в общем, алгоритмы кластеризации обычно не имеют гиперпараметров для настройки пропорции кластеров.
Даже если предположить, что кластеризация окажется желаемой пропорции для определенного кластера, вовсе не факт, что этот кластер будет представлять случаи уровня дефектов.
По сути, этот метод похож на слепую прогулку: возможно, вы доберетесь туда, куда хотите, но гораздо более вероятно, что нет.
Ответ или решение
Использование Результатов Кластеризации на Основе Вероятности для Супервайзера: Полное Руководство
Как начинающий в области IT, вы правильно задаете вопросы о том, как кластеризация может быть использована в контексте обучения с учителем. Чтобы ответить на ваш вопрос полностью и подробно, давайте разберем ключевые аспекты данной темы.
Понимание Основ: Супервайзинг и Кластеризация
Супервайзинг (обучение с учителем) подразумевает наличие размеченных данных, где модель обучается для прогнозирования целевой переменной на основе предикторов. Напротив, кластеризация – это метод без учителя, который ищет паттерны в данных без каких-либо предварительных меток. То есть, в вашем случае, если ваши данные о производстве не имеют меток, это в первую очередь указывает на использование методов без учителя.
Может ли Кластеризация Использоваться для Обучения с Учителем?
Использование результатов кластеризации для обучения с учителем возможно, но только при наличии размеченных данных. Ваша ситуация, где вы имеете непросмотренные данные с известной долей дефектов (7,2%), требует более внимательного анализа. Кластеризация может помочь разделить данные на группы, но не обязательно гарантирует, что эти группы отражают такие важные метрики, как вероятность дефекта.
Ключевые Моменты:
-
Кластеризация и Вероятность: Кластеризация может использоваться для создания новых признаков, которые затем могут быть использованы в модели обучения с учителем. Однако, важно помнить, что результат кластеризации может быть случайным и не обязательно коррелировать с целевой переменной, в данном случае – с дефектами.
-
Настройка Гиперпараметров: Хотя в большинстве алгоритмов кластеризации (например, в K-средних) нет прямой возможности настроить долю кластеров в зависимости от количества дефектов, можно использовать другие подходы, такие как весовые коэффициенты для более сбалансированного представления сегментов данных.
-
Потенциальные Проблемы: Основной проблемой такого подхода будет отсутствие гарантии того, что кластеры, которые вы получите, будут действительно представлять случаи с дефектами. Это может привести к неверной интерпретации результатов.
-
Методы Верификации: Чтобы проверить, насколько хорошо результаты кластеризации отвечают вашим требованиям, можно использовать методики оценки, такие как кросс-валидация. Также можно применить метрики, такие как Cohesion и Separation для оценивания качества кластеров. Кроме того, вам может понадобиться протестировать, как кластеризированные данные влияют на качество прогнозирования модели, чтобы определить, добавляют ли они полезную информацию.
Заключение
Использование результатов кластеризации как фоновых данных для обучения с учителем возможно, но требует тщательной проверки и понимания ваших данных. Рекомендуется обдумать возможность получения размеченных данных, чтобы иметь возможность напрямую применять методы супервайзинга. Это будет более надежный путь для достижения своих целей.
Если вас интересует литература по этой теме, рассмотрите статьи о типах кластеризации и их применении в различных областях, они могут предложить дополнительные идеи и подходы к решению вашей задачи.