Вопрос или проблема
У меня есть учебный набор данных, где значения столбца “Выход” зависят от трех столбцов (которые являются категориальными [без упорядочивания]).
Inp1 Inp2 Inp3 Выход
A,B,C AI,UI,JI Яблоко,Бат,Собака Животные
L,M,N LI,DO,LI Газон, Луна, Полдень Существительное
X,Y,Z LI,AI,UI Рождество,Йемен,Зомби Дополнительно
Таким образом, на основе этих учебных данных мне нужен алгоритм машинного обучения для прогнозирования любых входных строк данных таким образом, чтобы, если они схожи с учебными строками, был присвоен самый схожий выход.
Строки могут продолжать увеличиваться (поэтому get_dummies создает много столбцов, использование которых нецелесообразно), кроме того, нет упорядочивания по приоритету. Какой кодировщик для категориальных данных столбцов Inp будет нужен для работы МЛ модели? Пожалуйста, предложите лучший способ моделирования этого.
Вы можете попробовать использовать другие кодировщики, такие как Средняя кодировка, Упорядоченная метка кодировщика, Вес встречаемости кодировщика, Кодировщик вероятностного отношения, Двоичный кодировщик
Ответ или решение
Предобработка категориальных данных для обучения алгоритма машинного обучения
При работе с категориальными данными в задачах машинного обучения важно правильно обработать эти данные, чтобы повысить точность модели. Рассмотрим вашу задачу, в которой необходимо предсказать выходное значение на основе трех категориальных колонок (Inp1, Inp2, Inp3). Поскольку значения являются неупорядоченными, стандартные методы, такие как get_dummies, могут привести к созданию слишком большого количества признаков, что непрактично для масштабируемости.
Проблема категориальных данных
Ваши данные выглядят следующим образом:
Inp1 Inp2 Inp3 Output
A,B,C AI,UI,JI Apple,Bat,Dog Animals
L,M,N LI,DO,LI Lawn, Moon, Noon Noun
X,Y,Z LI,AI,UI Xmas,Yemen,Zombie ExtrasЭти данные содержат несколько категориальных признаков, которые могут быть кодированы с помощью различных методов.
Для вашего случая, поскольку количество уникальных категорий может увеличиваться, имеет смысл рассмотреть различные методы кодирования, которые не создадут избыточность в данных.
Методы кодирования категориальных данных
-
Mean Encoding (среднее кодирование): Этот метод предполагает, что для каждой категории вычисляется среднее значение целевой переменной. Этот подход может быть особенно полезен, если у вас есть много уникальных категорий. Однако он может привести к переобучению, если не будет должным образом регуляризирован.
-
Ordered Label Encoder (упорядоченное кодирование меток): Этот метод предполагает присвоение каждой категории числового значения, однако он сохраняет порядок, что может не подходить в вашем случае, поскольку категории не имеют естественного порядка.
-
Weight Of Evidence Encoder (кодирование весом доказательства): Этот метод аналогичен среднему кодированию, но основывается на вероятностях (отношение вероятностей между классами). Он может помочь при наличии пустых категорий в обучающей выборке.
-
Probability Ratio Encoder (кодирование по соотношению вероятностей): Этот метод использует соотношение вероятностей для каждой категории и может быть полезен для уменьшения сложности модели.
-
Binary Encoder (бинарное кодирование): Этот метод преобразует категориальные значения в двоичную форму, что может значительно снизить количество создаваемых признаков, однако может потребовать дополнительных шагов для интерпретации и анализа.
Рекомендации по моделированию
-
Выбор метода кодирования: Исходя из ваших данных, имеет смысл попробовать Mean Encoding или Weight Of Evidence Encoder, так как они обеспечивают компактное представление категорий и сохраняют информацию о зависимости с целевой переменной. Перед применением следует оценить возможность переобучения и целесообразность этих методов для вашей задачи.
-
Варианты моделей: Рассмотрите возможность использования моделей, устойчивых к переобучению, таких как градиентный бустинг (например, XGBoost или LightGBM), которые хорошо справляются с категориальными переменными и имеют встроенные механизмы регуляризации.
-
Тестирование и валидация: Обязательно проведите тестирование различных методов кодирования и моделей, чтобы определить лучшие подходы, применяйте кросс-валидацию для оценки производительности.
Заключение
Правильная предобработка категориальных данных – это критически важный этап в создании эффективной модели машинного обучения. Ваша задача может быть успешно решена с помощью Mean Encoding или Weight Of Evidence Encoder, что позволит сократить количество признаков без потери информации. Экспериментируйте с различными методами и моделями, чтобы найти оптимальное решение для ваших данных.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы по данной теме, не стесняйтесь обращаться за консультацией.