Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, который соответствует закону Ципфа, так что большинство значений сконцентрировано в одном конце, а оставшиеся элементы содержат очень маленький процент. Обучение на наборе данных в таком виде введет предвзятость, и поэтому я думал о переработке данных в кучи. Таким образом, моя модель будет моделью много классовой классификации, а не регрессионной моделью (я обучаю нейронную сеть).
Мой вопрос заключается в том, должен ли я составить кучи так, чтобы распределение элементов было равномерным или нормальным. Равномерное распределение обеспечит, что нейронная сеть будет иметь одинаковое количество примеров каждой кучи, однако некоторые говорят, что нормальные распределения лучше работают для машинного обучения. Какое из них мне следует использовать?
Спасибо
Судя по моему пониманию, вы описываете распределение значений цели (результата).
Существует множество вариантов. Вы можете напрямую преобразовать целевые значения в нормальное или равномерное распределение, оставаясь при этом в рамках задачи регрессии. Один из примеров — TransformedTargetRegressor из scikit-learn.
Вы также можете дискретизировать (разделить на группы) данные.
Заявление “нормальные распределения лучше работают для машинного обучения” обычно относится к значениям признаков, а не к целевым значениям.
Ответ или решение
Вопрос о распределении данных, особенно в контексте машинного обучения, является важным аспектом, который сильно влияет на производительность модели. Вы описали ситуацию, когда ваши данные следуют закону Ципфа, что предполагает наличие высокой концентрации значений в одном конце распределения и малое количество значений в другом. Давайте подробно разберем, как распределения нормального и равномерного типов повлияют на ваше обучение.
1. Понимание распределений
Нормальное распределение характеризуется симметричной формой колокола, где большинство данных сосредоточено вокруг среднего значения. Это распределение часто встречается в природе, и многие алгоритмы машинного обучения предполагают, что данные соответствуют нормальному распределению. Плюсы использования нормального распределения:
- Статистические предположения: Многие алгоритмы, особенно линейные модели, опираются на предположение нормальности ошибок.
- Устойчивость к выбросам: Обеспечивает лучшее обобщение на тестовых данных за счет устойчивости к выбросам.
С другой стороны, равномерное распределение подразумевает равновероятное распределение всех классов. Все значения в равномерном распределении имеют одинаковую вероятность, что делает их равными по значимости. Преимущества равномерного распределения:
- Сбалансированность классов: Помогает избежать смещения модели, которое происходит, когда одни классы представляют собой большую часть выборки.
- Улучшение обучения: Нейронная сеть получает одинаковое количество примеров для каждого класса.
2. Как выбрать между нормальным и равномерным распределением
Выбор между этими двумя подходами зависит от ваших целей и структуры данных:
-
При выборе равномерного распределения: Это решение полезно, если классы в вашем наборе данных сильно несбалансированы. Создание «ведер» (bucket) с равным количеством примеров из разных классов поможет избежать проблемы смещения и обеспечит более справедливый процесс обучения. Однако, этот подход может игнорировать внутренние связи между классами и создавать искусственное ограничение на распределение.
-
При выборе нормального распределения: Если ваши данные действительно имеют более «естественную» связь, возможно, имеет смысл привести данные к нормальному распределению. Это можно сделать через трансформацию целевой переменной, как вы упомянули, с помощью таких инструментов, как
TransformedTargetRegressorиз scikit-learn. В этом случае ваша модель сможет лучше обобщать на новых данных, особенно если она основана на линейных предположениях.
3. Практические рекомендации
- Анализ данных: Перед любыми преобразованиями рекомендуется провести анализ данных, чтобы понять их распределение на каждом этапе.
- Экспериментирование: Не бойтесь пробовать оба метода и сравнивать результаты. Реальный мир и машинное обучение полны исключений, и то, что работает для одного набора данных, может не сработать для другого.
- Метрики оценки: Используйте различные метрики (например, точность, F1-меру, ROC-AUC) для оценки производительности модели, чтобы определить, какой подход даёт лучшие результаты.
Заключение
Вопрос о выборе между нормальным и равномерным распределением в машинном обучении является сложным и многогранным. Основываясь на природе ваших данных и целях вашего обучения, вы можете выбрать тот или иной путь, либо комбинировать их, чтобы добиться наилучшей производительности вашей модели. Главное помнить, что адекватное преобразование данных может существенно повлиять на конечный результат.