Вопрос или проблема
Мне нужна помощь в анализе проблемы категоризации.
Дан набор дат (небольшой набор: максимум 20 элементов), я хотел бы сгруппировать даты, которые равномерно распределены (с учетом допустимой погрешности). Это могут быть, например, даты, отделенные месяцем или неделей.
Вот пример. Учитывая это распределение: 
Я хотел бы категоризировать это на две группы: 
Проблема в том, что я разработчик, а не специалист по данным. У меня есть интуиция, что должно быть возможно сделать некий тип регрессии.
У меня нет понятия, как проанализировать эту проблему. Можете помочь мне с этим, пожалуйста?
С уважением
PS: Я уже видел эту ветку (Повторяющиеся события – нахождение во временном ряде), но она мне не помогла.
Если это проблема категоризации, вам следует искать алгоритм классификации, а не метод регрессии. Самый простой алгоритм классификации – логистическая регрессия.
Но, судя по всему, у вас нет размеченного набора данных, и если это так, вам стоит обратить внимание на методы кластеризации. Кластеризация – это часть методов машинного обучения без обучения, которые создают кластеры или группы аналогичных точек данных.
Вы можете использовать алгоритм кластеризации, чтобы сгруппировать более близкие даты. Но поскольку вы упомянули, что количество дат для кластеризации не будет превышать 20, вам может понадобиться просто создать простую логику для их группировки.
Выберите базовую дату, которая может быть любой, и найдите количество дней/неделей/месяцев от базовой даты до каждой даты в вашем наборе данных. Теперь у вас будет набор чисел. Вы можете сгруппировать их по порогу, который вам нравится.
Хотя алгоритм кластеризации также сделает то же самое. Просто установление порога будет автоматически обработано на основе оптимального разреза. Попробуйте самый простой (читаемый: легкий для понимания) алгоритм кластеризации: K-Means.
Я не думаю, что это проблема, для которой решение – машинное обучение. Я не могу привести пример кластеризации, которая здесь сработала бы. Мое инстинктивное решение – удалить тренд данных, а затем использовать преобразование Фурье для оценки повторяющихся частот. Затем будет достаточно просто классифицировать точки как часть узоров, которые там выявлены, а все остальное можно сбрасывать в категорию “другое”.
Ответ или решение
Для решения задачи категоризации дат с целью выявления рекуррентных интервалов (например, еженедельно или ежемесячно) можно использовать несколько подходов, несмотря на вашу разработческую предысторию.
Шаг 1: Подготовка данных
Первое, что нужно сделать, — это подготовить набор данных. Вам нужно убедиться, что ваши даты представлены в удобном формате, например, в формате datetime. После этого мы можем переходить к анализу.
Шаг 2: Выбор базовой даты
Выберите базовую дату (например, самую раннюю дату из вашего набора) и вычислите количество дней (или недель, или месяцев) между каждой из ваших дат и базовой датой. Это позволит вам перевести даты в числовое представление, которое проще обрабатывать.
Шаг 3: Группировка данных
Используя рассчитанные значения, можно применить некоторые методы группировки:
-
Простое пороговое разделение: Возьмите выбранное число (например, 7 для недель или 30 для месяцев) и создайте группы. Если расстояние между датами (в днях) находится в пределах определенного порога, отнесите эти даты к одной группе.
-
Кластеризация: Если вы хотите автоматизировать процесс и использовать более продвинутые методы, можете рассмотреть алгоритм кластеризации, такой как K-Means. В этом случае вам нужно будет:
- Импортировать библиотеку
scikit-learnв Python. - Преобразовать ваши данные в формат, подходящий для K-Means.
- Определить размерность (число кластеров), что можно сделать, используя метод локтя.
- Импортировать библиотеку
Примерный код для K-Means может выглядеть так:
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import datetime
# Пример дат
dates = ["2023-03-01", "2023-03-08", "2023-03-15", "2023-04-01", "2023-04-08"]
date_objects = [datetime.datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d").date() for date in dates]
# Вычисляем разницу в днях от базовой даты
base_date = min(date_objects)
days_difference = np.array([(date - base_date).days for date in date_objects]).reshape(-1, 1)
# Применяем K-Means
kmeans = KMeans(n_clusters=2) # Предположим, что у нас 2 кластера
kmeans.fit(days_difference)
labels = kmeans.labels_
# Группируем даты по кластерам
grouped_dates = {}
for label, date in zip(labels, dates):
if label not in grouped_dates:
grouped_dates[label] = []
grouped_dates[label].append(date)
print(grouped_dates)Шаг 4: Анализ результатов
После выполнения кластеризации или группировки по пороговому значению вам нужно провести анализ результирующих групп. Оцените, стоит ли оставлять группы с незначительным количеством дат, как это может указывать на нерегулярность.
Шаг 5: Альтернативные методы
Если вам не подходят методы кластеризации, рассмотрите возможность использования преобразования Фурье для выявления периодов. Этот метод позволяет определить частоты, с которыми даты повторяются, и соответственно их сгруппировать.
Заключение
Существует множество подходов к решению вашей задачи. Выбор метода зависит от ваших предпочтений и уровня комфорта работы с данными. Используйте простые методы для понимания основ и проверяйте более сложные алгоритмы, если хотите получить больше информации из ваших данных.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется помощь с реализацией на практике, не стесняйтесь обращаться!