Вопрос или проблема
Вот что я сделал: разделил свой набор данных на обучающие и тестовые наборы -> получил значительные признаки с помощью выбора признаков, используя последовательный селектор признаков (MLxtend) на обучающем наборе -> использовал значительные признаки для подгонки линейной предсказательной модели -> протестировал модель на тестовом наборе.
Однако ошибка как для моего тестового, так и для обучающего набора довольно велика. Стоит ли пересмотреть решение о разделении набора данных? Буду признателен за любую помощь!
(Я не специалист по науке о данных)
Неясно, в каком отношении вы разделили набор данных. Если набор данных мал, вы можете попробовать кросс-валидацию и проверить метрики. Также можно попробовать различные соотношения 80-20, 30-70 и сравнить метрики. После этого вы можете также проверить использование различных техник выбора признаков – Lasso, основанные на деревьях и т.д.
.
Ответ или решение
Разделение данных для регрессии методом наименьших квадратов (OLS) является важным шагом в построении и оценке модели. Этот процесс позволяет оценить, как хорошо модель может обобщать информацию на новых, невиденных данными. В вашем случае, хотя вы уже провели разделение данных на обучающий и тестовый наборы, а также использовали выбор признаков с помощью Sequential Feature Selector (SFS) из библиотеки MLxtend, проблема заключается в том, что ошибка на обеих наборах данных остаётся высокой. Давайте рассмотрим возможные решения данной проблемы.
Теория
Когда речь идёт о разделении данных и обучении моделей машинного обучения, существует несколько ключевых моментов, которые необходимо учесть:
-
Разделение данных: Оптимальная пропорция для разделения данных на обучающие и тестовые наборы зависит от размера и специфики вашего датасета. Наиболее распространённые пропорции включают 70-30, 80-20 и 60-40, где первая часть предназначена для обучения, а вторая — для тестирования модели.
-
Кросс-валидация: При небольших объемах данных использование перекрёстной проверки (cross-validation) может быть более предпочтительно. Метод КФ-склады (K-fold) обычно используется для оценки стабильности модели. Например, 10-кратная кросс-валидация делит данные на 10 частей, используя каждый кусок как тестовый набор, а остальные — как обучающие.
-
Выбор признаков: Выбранный метод выбора признаков может влиять на производительность модели. Помимо SFS, стоит исследовать другие методы, такие как Lasso, который добавляет L1-регуляризацию, уменьшение размерности с помощью PCA, или деревья решений, которые автоматически учитывают важность признаков.
Примеры
Рассмотрим пример работы с этими концепциями на практике:
Пример перекрёстной проверки
При небольшом количестве данных важно использовать подход кросс-валидации для стабильной оценки модели:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Предположим, что у нас есть X и y, где X - ваш набор данных без меток, а y - целевая переменная
model = LinearRegression()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error')
mean_error = scores.mean()
print(f'Средняя квадратичная ошибка модели по перекрёстной проверке: {-mean_error}')Пример использования Lasso для выбора признаков
Lasso-регрессия также может быть полезной, так как она склонна задавать коэффициенты многих признаков равными нулю, оставляя только самые влиятельные:
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Разделение данных
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Обучение Lasso-режессии
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)
# Просмотр важных признаков
importance = lasso.coef_
print(f'Важность признаков: {importance}')Применение
Теперь, когда вы ознакомились с теорией и примерами, рассмотрим, как эти элементы могут быть применены на практике в вашем проекте:
-
Пересмотр разделения данных: Попробуйте различные пропорции разделения, как 80-20 или 70-30. Это поможет определить, чувствительна ли ваша модель к количеству тренировочных данных.
-
Используйте кросс-валидацию: Если данные ограничены, используйте кросс-валидацию для более обоснованной оценки производительности вашей модели.
-
Изучение различных стратегий выбора признаков: Попробуйте применить методы, такие как Lasso или деревья решений, чтобы выбрать признаки. Это может оказать значительное влияние на производительность вашей линейной модели.
-
Диагностика и регулировка модели: Возможно, ваша модель страдает от недостаточной или чрезмерной подгонки. Рассмотрите возможность добавления регуляризационных методов или пересмотра гиперпараметров модели.
По итогу, улучшение процесса разделения данных, выбор оптимального метода для выбора признаков и тщательная диагностика модели шаг за шагом обеспечат вас моделью, способной более эффективно генерировать предсказания. Помните, что в машинном обучении нет универсального подхода, поэтому итеративное применение и адаптация вышеописанных методов помогут вам достичь лучших результатов.