Вопрос или проблема
У меня есть набор данных из операционного процесса с 5 измерениями и 1 результатом. Все значения нормально распределены. Когда я обучаю регрессионную модель на этом наборе данных, она хорошо работает на большинстве данных – в условиях по умолчанию. Однако она работает гораздо хуже в условиях, отличных от условий по умолчанию, с значениями, далекими от среднего. Если бы это была задача классификации, я бы рассматривал это как дисбаланс классов и применил бы какую-то технику выборки, чтобы получить сбалансированные классы. Как мне поступить с этой задачей в регрессии?
Один из вариантов – байесовская регрессия. Вместо того чтобы оценивать точечное значение для каждого коэффициента регрессии, байесовская регрессия оценивает апостериора распределение. Апостериора распределение лучше моделирует весь эмпирический диапазон значений.
Ответ или решение
Отвечая на вопрос о том, как осуществить ресемплирование нормально распределенных данных для задач регрессии, стоит учитывать несколько ключевых аспектов, которые позволят улучшить производительность модели в условиях, отличных от стандартных условий эксплуатации.
Понимание проблемы
Вы упоминаете, что ваша модель регрессии хорошо работает на большинстве данных, но испытывает трудности с предсказаниями в краевых условиях, которые удалены от среднего. Это явление можно рассматривать как аналог несбалансированности классов в задачах классификации. Ваша задача в данном случае состоит в том, чтобы улучшить модель, чтобы она могла более эффективно обрабатывать значения, находящиеся в дальнем диапазоне.
Подходы к решению проблемы
-
Ресемплирование:
-
Увеличение данных: Отметим, что в случае регрессии, как и в случае классификации, мы можем использовать методы увеличения данных. Один из подходов — синтетическое создание новых данных с помощью методов, таких как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). SMOTE может быть адаптирован для регрессии путем генерации новых точек, находящихся между существующими, что помогает создать более сбалансированные распределения по целевым значениям.
-
Стратфицированное ресемплирование: Хотя эта техника чаще используется в классификации, она также может быть адаптирована для регрессии. Вы можете разделить ваши данные на «стыки» (бенды) целевых значений и выполнить выборку с учетом каждого отдельного бенда.
-
-
Байесовская регрессия:
- Байесовская регрессия является мощным инструментом для работы с данными, поскольку позволяет моделировать не только точечные оценки коэффициентов, но и их апостериорные распределения. Это может быть особенно полезно в случаях, когда у вас есть немалые отклонения от среднего. Данная методология позволяет учесть неопределенность и варьировать предсказания в зависимости от региона значений, улучшая таким образом результаты на крайних диапазонах.
-
Использование ансамблевых методов:
- Другим эффективным методом является использование ансамблевых моделей, таких как случайный лес или градиентный бустинг. Такие методы могут помочь улучить обобщающую способность модели, так как они используют множество базовых регрессионных моделей и агрегират их предсказания. Это может помочь вам лучше предсказывать значения в условиях, отличных от стандартных.
-
Метрики и кросс-валидация:
- Важно переосмыслить метрики, которые вы используете для оценки качества модели. Рассмотрите возможность применения более чувствительных к ошибкам метрик, таких как MAE (Mean Absolute Error) или MSE (Mean Squared Error), для оценки производительности модели, особенно в крайних условиях.
- Использование кросс-валидации, сегментированной по распределению целевых переменных, может помочь вам получить более полное представление о том, как модель работает на различных частях данных.
Заключение
Таким образом, в условиях, когда ваша модель регрессии показывает плохие результаты на краевых значениях, вы можете воспользоваться техники ресемплирования, адаптированными методами, такими как байесовская регрессия, а также ансамблевыми моделями. Эти стратегии позволят улучшить предсказания и более точно моделировать данные, приближаясь к реальным условиям эксплуатации. Применение данных подходов требует тщательной настройки и валидирования, однако они способны значительно повысить эффективность вашей модели в различных диапазонах данных.