Вопрос или проблема
Итак, у меня есть набор данных, в котором почти все столбцы являются категориальными переменными. Проблема в том, что большинство категориальных переменных имеют много различных значений.
Например, в одном столбце более миллиона уникальных значений, это столбец с IP-адресами, если кому интересно. Кто-то предложил разделить его на несколько других столбцов, используя знания о домене, например, разделить на тип класса сети, тип хоста и так далее. Однако не приведет ли это к потере информации в наборе данных? Что если я захочу работать с IP-адресами как есть?
Тем не менее, решение с использованием знаний о домене может сработать для столбца с IP, однако у меня есть другие столбцы с более чем 100 тыс. уникальных значений, каждое из которых является константной случайной строкой.
Я работал с слоями встраивания раньше, тогда я имел дело с максимум тысячей признаков, никогда не работал с 10 тыс.++ признаками, поэтому не уверен, сработает ли это с миллионами.
С уважением
Вы слышали о CatBoostClassifier?
https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_catboostclassifier-docpage/
Это вид классификатора Boosting, разработанный специально для работы с категориальными признаками. Он достиг передовых результатов, а пакет, разработанный авторами, имеет отличную поддержку и даже возможность работы на GPU. Посмотрите, это может быть вашим решением.
Существует несколько вариантов, можно попробовать и определить, какой лучше всего подходит для ваших данных:
- Встроенные модели слов:
- Можно использовать заранее обученные модели.
- Можно обучить свою собственную модель Word2Vec на ваших данных, специфичных для домена
- Попробуйте сгруппировать различные значения:
- Редкие слова с очень низкой статистической значимостью могут быть помечены как другие
- Попробуйте различные алгоритмы кластеризации в зависимости от ваших данных
Возможно, существуют другие более эффективные методы, я добавлю их, если найду.
Спасибо
Ответ или решение
Работа с множеством категориальных переменных с большим количеством уникальных значений может оказаться сложной задачей, особенно когда каждая переменная имеет такие многочисленные отличительные значения. Рассмотрим на примере набора данных, который содержит колонку с IP-адресами, имеющую более миллиона уникальных значений. Очевидно, что такие переменные требуют особого подхода.
Анализ ситуации
Разбиение по доменной логике
Одним из предложений было разбиение IP-адресов на несколько более информативных колонок, таких как тип класса сети или тип хоста. Это действительно может привести к потере некоторой информации, однако позволяет структурировать данные так, чтобы они стали более понятными для модели.
Особенности других колонок
В вашем случае также существуют колонки, содержащие более 100 тысяч уникальных значений, представленных в виде случайных строк одинаковой длины. Это также создаёт вызовы при реализации эффективных аналитических решений.
Возможные решения
Использование CatBoost
Вы упомянули о CatBoostClassifier, разработанном специально для обработки категориальных данных. CatBoost обладает продвинутыми возможностями для работы с такими типами переменных и показывает отличные результаты, пожиная плоды прогрессивных методов бустинга. Учтите, что у этой библиотеки есть отличная поддержка и возможность использования GPU, что может существенно ускорить обработку больших объемов данных.
Словарные "встраивания" (Embeddings)
- Предобученные модели: Можно использовать уже готовые модели, которые могут значительно сэкономить время на начальном этапе.
- Свои модели Word2Vec: Возможность обучения собственной модели Word2Vec может быть хорошей стратегией для создания систем, более точно отражающих специфику вашего домена.
Группировка значений
- Категория "другие": Редкие слова с низкой статистической значимостью можно объединить в общую категорию.
- Кластеризация: Применение разных алгоритмов кластеризации (например, k-means) позволит сократить размерности и лучше структурировать данные.
Заключение
При обработке наборов данных с большим количеством уникальных значений важно балансировать между сохранением важной информации и упрощением модели для улучшения обучаемости и производительности. Поэтому использование таких инструментов, как CatBoost, и методов, как embeddings и кластеризация, может существенно повысить качество анализа ваших данных. Исследуйте варианты и выбирайте подходы, которые наилучшим образом соответствуют специфике ваших данных и задач.
Спасибо за внимание к данным рекомендациям, и пусть ваши проекты будут успешными и наделяющими ваш бизнес ценностью!