Вопрос или проблема
Как говорит заголовок:
Мне поставили задачу предсказать центры затрат для данных о грузоперевозках. Я совершенно не представляю, как это сделать. Уникальное количество центров затрат превышает 5000, а количество признаков составляет около 100. Имея некоторую знание предметной области, я провел извлечение признаков и категоризацию, но не понимаю, как я могу создать классификационную модель для предсказания более 5000 центров затрат и их назначения. Один из подходов, который я задумал, заключается в разделе центров затрат на разные категории в зависимости от грузоперевозок. Например, я могу создать классификационную модель для определенной географии, откуда отправляется груз, или, возможно, на основе способа доставки.
Я провел все основные этапы обработки признаков, такие как преобразование категориальных переменных, нормализация и т. д., но не нахожу подсказок о том, как решить эту задачу. Регрессия не будет полезной, так как центр затрат является категорией, а не ценой, которую я могу оценить на основе регрессионных моделей.
Я искал статьи, но, серьезно, не преуспел и в этом. Если кто-то ранее работал над этой проблемой, пожалуйста, поделитесь подходом к поиску решения. Или, если кто-то является опытным дата-сайентистом, пожалуйста, поделитесь своим разумным подходом к тому, как двигаться дальше.
Также прошу прощения, если это вопрос новичка.
Ответ или решение
Для решения задачи предсказания центров затрат на основе данных о доставке, можно использовать несколько стратегий и подходов, которые позволят улучшить качество модели и упростить процесс предсказания. Вот шаги, которые я рекомендую предпринять:
-
Анализ данных и понимание домена:
- Проанализируйте данные на предмет наличия закономерностей и выбросов. Понимание бизнес-логики поможет вам сформировать гипотезы о зависимости центров затрат от различных признаков.
- Обсудите с экспертами в области бизнеса, чтобы получить представление о том, какие факторы могут влиять на распределение центров затрат.
-
Классификация центров затрат:
- Учитывая, что у вас более 5000 уникальных центров затрат, целесообразно сгруппировать их в более крупные категории. Вы уже упомянули об этом, и это действительно может снизить сложность задачи. Попробуйте определить несколько категорий, основанных на характеристиках поставок, таких как география, режим доставки, тип товара и т. д.
- После группировки вы можете создать отдельные модели классификации для каждой категории центров затрат.
-
Методы классификации:
- Рассмотрите использование алгоритмов классификации, таких как Random Forest, Gradient Boosting (например, XGBoost или LightGBM) или нейронные сети. Эти методы хорошо работают с многоуровневыми классификациями и могут эффективно обрабатывать большое количество признаков.
- Можно также использовать подходы, такие как One-vs-Rest (OvR) или иерархическую классификацию, чтобы уменьшить количество классов для предсказания в каждой итерации.
-
Оптимизация признаков:
- Если у вас 100 признаков, возможно, не все из них являются значительными для предсказания. Используйте методы отбора признаков, такие как Recursive Feature Elimination (RFE), чтобы определить наиболее важные признаки.
- Не стесняйтесь использовать доменные знания для создания дополнительных признаков, которые могут улучшить модель. Например, взаимодействия между признаками или агрегирование данных по времени.
-
Оценка и валидация модели:
- Обязательно разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Используйте перекрестную проверку для оценки производительности модели.
- Метрики оценки, такие как F1-score или микро- и макро-усредненные оценки, могут быть полезны для оценки качества классификации, особенно в условиях несбалансированности классов.
-
Итеративный процесс:
- Поскольку вы работаете с большими данными, имейте в виду, что обучение и перестройка модели могут потребовать нескольких итераций. Начните с базовой модели и постепенно улучшайте её, добавляя новые признаки или меняя гиперпараметры.
-
Документация и сокращение ошибок:
- Важно документировать каждый шаг процесса, включая все гипотезы, предположения и результаты. Это поможет не только вам, но и другим членам команды понять ваш подход и внести возможные изменения или улучшения.
Следуя указанным шагам, вы сможете более эффективно подойти к предсказанию центров затрат, а также справиться с проблемой многоклассовой классификации. Удачи в вашем проекте! Если вам понадобится дополнительная помощь или разъяснения по конкретным частям процесса, не стесняйтесь задавать дополнительные вопросы.