Вопрос или проблема
Для многометочной стратификации у нас есть хорошее решение, реализованное в scikit-multilearn, которое, как я полагаю, основано на алгоритме, представленном в статье “On the Stratification of Multi-label Data”. Однако в некоторых случаях, когда отсутствует независимость для некоторых образцов в нашем наборе данных, нам необходимо, чтобы разделенные данные содержали непересекающиеся группы. Например, если у нас есть 10 образцов из группы A и 5 образцов из группы B, все образцы группы A должны быть в одном из разделенных наборов данных, а все образцы группы B должны быть в другом наборе. Кто-нибудь знает алгоритм для достижения этого или приближения к этому? Я могу создать тренировочные и тестовые наборы с несоприкасающимися группами или могу создать тренировочные и тестовые наборы, стратифицированные по меткам, но я не нашел хорошего способа сделать и то, и другое.
Одним из подходов для достижения этого было бы использовать комбинацию стратификации по меткам и стратификации по группам.
Сначала вы можете использовать стратификацию по меткам, чтобы убедиться, что распределение меток сбалансировано в тренировочных и тестовых наборах. Затем вы можете использовать стратификацию по группам, чтобы убедиться, что образцы из каждой группы не пересекаются в тренировочных и тестовых наборах.
Один из способов сделать это заключается в том, чтобы сначала определить группы в вашем наборе данных, а затем разделить образцы каждой группы на два набора: один для обучения и один для тестирования. Затем вы можете объединить тренировочные наборы из каждой группы, чтобы сформировать ваш окончательный тренировочный набор, и сделать то же самое с тестовыми наборами.
Другой подход может заключаться в использовании модифицированной версии K-кратной перекрестной проверки, где вы можете убедиться, что образцы из определенной группы всегда находятся в одном и том же сгармонированном наборе.
Важно отметить, что нет одного идеального решения для этой проблемы, это зависит от конкретных характеристик набора данных и цели задачи классификации.
Ответ или решение
Мультизадачная стратификация с использованием K-складок без перекрывающихся групп
В современной аналитике данных и машинном обучении, корректное разделение выборки для обучения и тестирования моделей — это одна из важнейших задач. Одна из специфических проблем в контексте многозначной классификации — необходимость стратифицированного разделения выборки, учитывающего не только распределение меток, но и структуру групп. Данная статья рассматривает подходы к мультизадачной стратификации с использованием K-складок, которые обеспечивают отсутствие пересечений между группами.
Основные задачи
Проблема заключается в том, что у нас есть выборка, состоящая из образцов, сгруппированных по определённому признаку (например, группа A и группа B). При этом, необходимо обеспечить, чтобы все образцы одной группы находились в одной из множества фолдов, а также была соблюдена стратификация по меткам.
Решения проблемы
-
Комбинированная стратификация:
- Определите группы в вашем наборе данных (например, группа A и группа B).
- Для каждой группы выполните стратификацию по меткам, распределяя образцы так, чтобы сохранить пропорции меток в тренировочных и тестовых выборках.
- Объедините тренировочные и тестовые наборы из каждой группы, чтобы сформировать окончательные выборки.
-
Модифицированный K-складочный кросс-валидационный подход:
- Реализуйте индивидуальную версию K-складочного кросс-валидации, в которой все образцы определённой группы всегда будут находиться в одном и том же фолде. Это позволяет использовать свойства групп и предотвратить их пересечение.
- Измените стандартный алгоритм K-складочной валидации так, чтобы он мог учитывать группы при делении на фолды.
Практическая реализация
В Python вы можете воспользоваться библиотеками, такими как scikit-learn, для реализации вышеуказанных методов:
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Пример вашего набора данных
X = ... # ваши образцы
y = ... # ваши метки
groups = [...] # группы, например, ['A', 'A', 'B', 'B', ...]
unique_groups = np.unique(groups)
train_indices = []
test_indices = []
for group in unique_groups:
group_indices = np.where(np.array(groups) == group)[0]
X_group = X[group_indices]
y_group = y[group_indices]
# Выбор, например, 80% данных группы для обучения
X_train_grp, X_test_grp, y_train_grp, y_test_grp = train_test_split(X_group, y_group, train_size=0.8)
train_indices.extend(group_indices[np.where(X_group == X_train_grp)])
test_indices.extend(group_indices[np.where(X_group == X_test_grp)])
X_train, X_test = X[train_indices], X[test_indices]
y_train, y_test = y[train_indices], y[test_indices]Заключение
Количество алгоритмов и подходов для решения задачи стратификации выборки постоянно растёт, однако не существует универсального решения, подходящего для всех случаев. Выбор метода зависит от особенностей ваших данных и целей классификации. Комбинирование групповой и меточной стратификации предлагает надежную стратегию для достижения желаемых результатов в задачах многозначной классификации.