Вопрос или проблема
Мне стало интересно, могу ли я создать модель, которая будет присваивать оценку рисков записи, используя в качестве входных данных числовые и категориальные признаки, если у меня есть набор данных с категориальными и числовыми данными и метками 1 или 0, которые показывают, является ли строка аномальной или нормальной соответственно.
Редактировать
Я подумал о том, чтобы обучить метод обнаружения аномалий с учителем, который будет классифицировать записи как 0 или 1. Но вместо того, чтобы использовать эти выходные данные, возможно, я мог бы использовать вероятность, которую выводит модель, в качестве оценки рисков.
Если у вас есть обученный набор данных $f(X) =Y$, то у вас есть задача обучения с учителем, поэтому вы можете попробовать решить ее как «обычную» задачу бинарной классификации, используя такие метрики, как $F1$ или $AUC$, и кросс-валидацию для оценки производительности вашей модели. То, что я имею в виду под обычным, это то, что вам не нужно применять что-то особенное для обнаружения аномалий, помимо того факта, что для контекста именно это вы и решаете.
Что я бы порекомендовал здесь, так это сделать особый акцент на описательном анализе и объяснимости модели, поскольку именно из этого придет большая часть ценности, которую ваш классификатор может принести вам, находя, какие характеристики определяют аномальное наблюдение и в какой степени один или несколько признаков влияют на выход для аномалии.
Для этой цели вы можете использовать значения SHAP для объяснения вашей модели.
Последнее, что я бы порекомендовал, если у вас достаточно времени и ресурсов, это попробовать алгоритм обнаружения аномалий без учителя, такой как Isolation Forest, не параметрический алгоритм, который также позволит вам присвоить оценку аномалии на основе среднего пути дерева для изоляции каждого наблюдения. Может быть интересно увидеть, есть ли наблюдения, которые вы маркировали как нормальные, но которые безнадзорная модель отметила как аномальные, вы также можете использовать выводы безнадзорной модели в качестве признака для модели с учителем.
Надеюсь, это поможет!
Ответ или решение
Оценка уровня риска записей в наборе данных
В задаче построения модели для оценки уровня риска записей в наборе данных с наличием категориальных и числовых признаков может быть использован подход, основанный на методах машинного обучения. Ваша идея использовать вероятность, которую выдаёт классификатор, как оценку риска, является обоснованной и может дать полезные результаты. Давайте рассмотрим этот процесс подробнее.
1. Подход к задаче
Если у вас есть размеченный набор данных, где каждая запись помечена как аномалия (1) или нормальная (0), это открывает возможность для применения методов обучения с учителем. Вашим конечным результатом будет бинарная классификация, где вы сможете использовать следующие шаги для построения модели:
-
Разделение данных: Убедитесь, что данные разделены на обучающую и тестовую выборки. Это необходимо для оценки производительности модели.
-
Предобработка данных: Проведите очистку данных, обработку пропусков, кодирование категориальных переменных (например, с помощью One-Hot Encoding или Label Encoding) и нормализацию числовых признаков.
2. Выбор и обучение модели
Для этой задачи подойдут различные алгоритмы классификации, такие как:
- Логистическая регрессия
- Деревья решений
- Случайный лес (Random Forest)
- Градиентный бустинг
- Глубокие нейронные сети
Выбор алгоритма может зависеть от характера ваших данных и их размерности. Каждый из вышеописанных методов будет генерировать вероятностный выход, который можно будет использовать для интерпретации уровня риска. Например, логистическая регрессия выдаёт вероятность принадлежности к классу аномалий (1), что может быть непосредственно использовано как риск-оценка.
3. Оценка качества модели
Для оценки качества модели можно использовать такие метрики, как:
- AUC-ROC: площади под кривой приемлемости, которая дает представление о способности модели различать классы.
- F1-мера: баланс между точностью и полнотой, особенно полезная для имбалансированных классов.
Используйте кросс-валидацию для более стабильной оценки производительности модели.
4. Объяснимость модели
Одним из важнейших аспектов является объяснимость модели. Для этого можно использовать метод SHAP (SHapley Additive exPlanations), который помогает понять, как каждый признак влияет на предсказание. Это позволит вам увидеть, какие характеристики наиболее значимы при определении аномалий и в какой степени они влияют на уровень риска.
5. Исследование дополнительных подходов
Помимо применения методов обучения с учителем, вы можете также рассмотреть возможность использования алгоритмов бесконтрольного обучения, таких как Isolation Forest. Эти методы позволяют оценивать уровень аномальности и могут выявить записи, которые были классифицированы как нормальные, но модель определила их как аномалии. Возможно, это даст вам дополнительные инсайты и поможет адаптировать вашу основную модель.
Заключение
Создание модели для оценки риска записей – это не только вопрос классификации, но и понимания распределения данных и факторов, влияющих на классификацию. Я рекомендую вам экспериментировать как с методами обучения с учителем, так и с бесконтрольными подходами для получения более полного представления о ваших данных.
Если вам будут нужны дополнительные советы по каждому из этих этапов, не стесняйтесь задавать вопросы. Удачи в ваших исследованиях и разработках!