Вопрос или проблема
Я предварительно обрабатываю свои данные для использования в модели линейной регрессии.
Мои признаки сильно искажены, и я хотел бы применить трансформацию Йео-Джонсона к некоторым из моих признаков, а логарифмическую трансформацию к другим.
У меня есть пропущенные значения в моих признаках, и я не уверен, следует ли проводить имputation до или после трансформации.
Спасибо!
Ответ или решение
При подготовке ваших данных для использования в модели линейной регрессии важно учитывать порядок трансформации и внесения недостающих значений. Ваша ситуация с высокими уровнями асимметрии в данных и наличием пропусков в значениях требует внимательного подхода.
Порядок трансформации и импутации данных
-
Анализ данных: Прежде чем принимать решение о порядке операций, проведите детальный анализ ваших данных. Определите, какие именно признаки являются высоко асимметричными и нуждаются в трансформации (например, с помощью Yeo-Johnson или логарифмической). Также определите, где находятся пропуски.
-
Импутация значений:
- Перед трансформацией: В большинстве случаев рекомендуется выполнять импутацию до применения трансформаций. Это связано с тем, что трансформации могут изменить распределение данных. Если вы будете трансформировать данные с пропусками, это может повлиять на результат импутации, и некоторые импутированные значения могут оказаться некорректными.
- Методы импутации: Для учета всех исходных данных используйте такие методы, как среднее, медиана или более сложные алгоритмы, такие как K-Nearest Neighbors (KNN) или регрессионная импутация. Это обеспечит более адекватное восполнение пропусков на основе существующих данных.
-
Проведение преобразований:
- Yeo-Johnson: Эта трансформация универсальна и работает как с положительными, так и с отрицательными значениями. Убедитесь, что все пропуски были заполнены перед ее применением.
- Логарифмическое преобразование: Логарифмическая трансформация требует, чтобы данные были строго положительными. После заполнения пропусков проверьте, что все значения больше нуля. Если есть нулевые значения, подумайте о добавлении небольшого постоянного значения (например, 1), чтобы избежать математической неопределенности.
-
Оценка результатов: После того как вы проведете импутацию и трансформацию, проанализируйте распределение ваших данных. Оцените, улучшилось ли распределение признаков и насколько данные стали более подходящими для использования в линейной регрессии.
-
Обучение модели: Перейдите к обучению модели линейной регрессии с учетом заранее обработанных и трансформированных данных. Обязательно также проведите валидацию модели, чтобы убедиться в ее надежности.
Заключение
Правильный порядок трансформации и внесения пропусков в данные критически важен для повышения производительности вашей модели линейной регрессии. Сначала произведите импутацию недостающих значений, а затем применяйте трансформации для улучшения распределения признаков. Это обеспечит более точные и надежные результаты. Не забывайте о регулярной проверке распределений данных на каждом этапе для выявления потенциальных проблем. Успехов в вашей аналитической работе!