Вопрос или проблема
У меня есть классификатор случайного леса, который предсказывает класс 0 примерно в два раза чаще, чем класс 1. Он также предсказывает класс 0 с более высокой вероятностью, чем класс 1.
Это не несбалансированный набор данных. Я попробовал установить вес класса 1 на 100, и это, кажется, решает проблему, хотя я полагаю, что это не правильное решение 😀 K-NN дает ту же проблему. Поскольку я изменил y с 0 и 1 на B и A, он начал чаще предсказывать второй класс. Может ли проблема быть связана с типом данных?
Код:
dataset = pd.read_csv('regtraining.csv')
X = dataset.iloc[:, :-5].values
y = dataset.iloc[:, 50].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2)
classifier = RandomForestClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred = classifier.predict(X_test)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
Когда я пытаюсь использовать разные случайные состояния для разделения обучающего и тестового наборов, один из предсказанных классов всегда предсказывается намного чаще.
Правка: После некоторых исследований я думаю, что случайный лес делит выборку так, что классы предсказываются в алфавитном порядке (значения A, B для y дают больше A, но значения B, A для y дают больше B).
Спасибо за ваши ответы, я новичок в машинном обучении 😀
Во время предсказания, если у вас больше данных, относящихся к классу 0, это очевидно ожидаемый результат.
Но если ваша наблюдение таково, что модель предсказывает больше данных с классом 0 как неверные, то ваша модель перенастроена.
Чтобы избежать этого,
-
57% и 43% не являются несбалансированным классом, но вы все равно используете
class_weightв модели. -
Инженерия признаков очень помогает в таких ситуациях.
Это может быть случай переобучения. Вы можете выполнить настройку гиперпараметров с помощью GridSearchCV или RandomizedSearchCV. Затем вы можете проверить производительность модели. Если у вас по-прежнему есть смещение в предсказании, вам нужно заниматься инженерией признаков и отбором признаков данных.
Ответ или решение
Причина, по которой ваш классификатор случайного леса предсказывает один класс чаще другого, может быть связана с несколькими факторами. Давайте детально рассмотрим возможные причины и подходы к их решению.
1. Неравномерное распределение классов
Хотя вы упомянули, что у вас нет несимметричного набора данных, стоит обратить внимание на то, как распределяются классы в вашем наборе. Например, если у вас 57% примеров класса 0 и 43% класса 1, это может быть незначительной, но всё же предвзятостью. Даже небольшое несоответствие может повлиять на результаты классификации, особенно в таких моделях, как случайный лес. Если один класс более представлен в обучающей выборке, модель может сосредоточиться на его характеристиках, что приведет к чрезмерной предвзятости.
2. Проблемы с переобучением
Если модель предсказывает один класс чаще, чем другой, это может также быть признаком переобучения. Если случайный лес "запомнил" особенности обучающей выборки, которые не полностью отражают данную задачу, это может повлиять на результаты. Переобучение можно контролировать с помощью:
- Уменьшения сложности модели (например, уменьшением числа деревьев или глубины каждого дерева);
- Применения методов контроля регуляризации.
3. Параметры модели
Используйте настройку параметров модели для более точной настройки. Вы можете использовать GridSearchCV или RandomizedSearchCV, чтобы найти оптимальные гиперпараметры для вашего классификатора.
4. Влияние на порядок классов
Поскольку при использовании классов, идентифицируемых буквами (A и B), вы заметили изменение в предсказаниях, это может быть связано с тем, как ваше решение интерпретирует классы. Random Forest обычно принимает классы в порядке их появления, особенно если их представление в выборке неравномерно. Попробуйте выбрать разные способы кодировки классов, чтобы оценить их влияние на результаты.
5. Инженерия признаков
Работа с характеристиками (признаками) может значительно улучшить результаты модели. Попробуйте:
- Устранить неинформативные или избыточные признаки;
- Создать новые, более информативные признаки, которые помогут модели лучше различать классы;
- Провести анализ важности признаков, чтобы выявить, какие из них оказывают наибольшее влияние на предсказания.
6. Настройка весов классов
Использование параметра class_weight – это разумный подход для решения проблемы. Установив вес класса 1 на более высокий уровень, вы можете балансировать модель, позволяя ей лучше учитывать этот класс. Однако важно тестировать, как изменения весов влияют на общую производительность модели, чтобы не привести к переобучению на этом классе.
Заключение
Учитывайте все вышеупомянутые аспекты и проводите экспериментальное тестирование, чтобы определить, что именно улучшает производительность вашего классификатора. Применяйте методы, такие как кросс-валидация, чтобы проверить стабильность результатов и избежать случайного поведения на тестовых выборках. Если потребуется, вносите изменения в набор данных или в параметры модели до достижения желаемых результатов.