Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с аудиофайлами и текстовыми файлами, который я хочу сбалансировать с использованием различных критериев для обучения нейронной сети. Текст и соответствующий аудиофайл сгруппированы под одним идентификатором.
Для каждого идентификатора у меня есть несколько слов и некоторые метаданные.
Допустим, у моих данных три метаданные/критерия, которые необходимо сбалансировать (в общем… я хочу иметь возможность выбирать процент для некоторых значений критериев):
- Имя говорящего, каждый говорящий должен иметь примерно одинаковое количество слов.
- Статус говорящего (активный, если говорящий все еще активен, или неактивный, если нет), где я хочу примерно 70 % активных говорящих и 30 % неактивных.
- Пол говорящего, где я хочу примерно 50 % мужчин и 50 % женщин.
Пример: ID12345 с 10,000 словами. Метаданные: Джон, мужчина и активен.
Если я сбалансирую один из критериев, потом другой, я, безусловно, нарушу баланс ранее сбалансированного. Более того, если я буду балансировать, используя только один критерий за раз, я могу выбросить данные, которые могут быть полезны для баланса следующих критериев, что значит, что я в конечном итоге получу меньше данных, чем мог бы иметь оптимально.
Существует ли алгоритм, который мог бы сбалансировать данные, используя все критерии с их процентными целями и максимизировать количество оставшихся слов?
Я ищу общий алгоритм с переменным числом критериев.
ИЗМЕНЕНИЕ: Я использую C++ и MongoDB (но я приму другие языки/инструменты, если это может помочь, а также алгоритмы).
Вам нужно сбалансировать данные в соответствии с совместным распределением всех 3 признаков.
Один простой вариант – рассматривать каждый признак как категориальный (разделить любые непрерывные признаки на группы), а затем сопоставить каждую комбинацию признаков с единым новым признаком:
doc_len_tokens | статус | пол | уровень
----------------|----------|--------|------
1 | активный | мужчина| 1
1 | активный | женщина| 2
1 | неактивный | мужчина| 3
1 | неактивный | женщина| 4
2 | активный | мужчина| 5
2 | активный | женщина| 6
2 | неактивный | мужчина| 7
2 | неактивный | женщина| 8
... и т.д. ...
Затем вы будете стратифицировать по уровню при выборке.
Вот пример на SQL:
SELECT
data.unique_id,
data.doc_num_tokens,
data.status,
data.gender
FROM (
SELECT
data.unique_id,
data.doc_num_tokens,
data.status,
data.gender,
row_number() OVER (
PARTITION BY
data.doc_num_tokens,
data.status,
data.gender
ORDER BY
newid()
) AS row_num
FROM
my_data AS data
) AS data
WHERE
row_num <= ${количество строк для выборки}
Ответ или решение
Балансировка данных с использованием различных критериев
В процессе подготовки данных для обучения нейронной сети, очень важно достичь оптимального баланса между различными метаданными. В вашем случае, вы работаете с аудиофайлами и текстовыми данными, сгруппированными по уникальным идентификаторам (ID), и вам необходимо сбалансировать данные по трем критериям: имени говорящего, статусу (активный или неактивный) и полу.
Основные критерии для балансировки данных
-
Имя говорящего: Каждый говорящий должен иметь примерно равное количество слов. Это обеспечит справедливость и улучшит точность модели.
-
Статус говорящего: Здесь требуется достичь соотношения порядка 70% активных и 30% неактивных говорящих.
-
Пол говорящего: Необходимо добиться равного представительства мужчин и женщин, то есть порядка 50% для каждого пола.
Алгоритм балансировки данных
Для достижения цели по балансировке данных с учетом всех перечисленных критериев вы можете применить следующий алгоритмический подход:
Этап 1: Предварительная обработка данных
-
Структурирование данных: Убедитесь, что ваши данные имеют четкую структуру. Это может быть таблица, где перечислены уникальные ID, количество слов, статус и пол каждого говорящего.
-
Кластеризация по критериям: Объедините данные в кластеры по каждому из трех критериев. Например, вы можете использовать комбинации стилей данных (например, "активный, мужской"), чтобы создать новую переменную
level.
Этап 2: Балансировка
-
Стратификация данных: Используйте метод стратификации при выборке. Это означает, что вы будете выбирать образцы из каждой категории так, чтобы достичь желаемого соотношения. Например, вы можете выбрать 70% от активных говорящих и 30% от неактивных, соблюдая равное представительство между полами в каждой подгруппе.
-
Случайная выборка: Реализуйте случайную выборку с использованием определенного количества строк из каждого кластера. Это предотвратит случайное удаление полезных данных, что может произойти при последовательной балансировке.
Пример реализации
Пример реализации данной выборки на SQL может выглядеть следующим образом:
WITH RankedData AS (
SELECT
unique_id,
doc_num_tokens,
status,
gender,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY status, gender
ORDER BY NEWID()
) AS row_num
FROM
my_data
)
SELECT *
FROM RankedData
WHERE row_num <= ${target_row_count}Использование дополнительных технологий
Если вы рассматриваете использование других языков или инструментов, помимо C++ и MongoDB, вы можете рассмотреть Python с такими библиотеками, как Pandas, для упрощения обработки и анализа данных. Другой вариант — использование Apache Spark, который отлично подходит для работы с большими наборами данных.
Заключение
Балансировка данных по нескольким критериям является сложной задачей, но с помощью статических и случайных методов выборки, а также стратификации, вы сможете оптимизировать свои данные для обучения нейронной сети. Используя предлагаемый алгоритм и соответствующие инструменты, вы сможете достичь необходимого баланса и максимизировать количество используемых данных для обучения модели. Успех в этой области не только улучшит точность ваших предсказаний, но также повысит качество разработанной модели.