Вопрос или проблема
Существует ли способ в фите decisionTreeClassifier в SKLearn для разреженных кортежей? Данные, которые я имею, основаны на примерно 100 признаках, но лишь некоторые из них используются для принятия решения. Фактически, каждая строка данных представляет собой разреженный кортеж.
Мои входные данные содержат 30k записей, например:
(да, если f1=v1 и f3=v2)
(нет, если f1=v3 и f5=v4)
...
и так далее.
Существует десятки тысяч записей, и выводы не обязательно последовательны. Моя цель – найти автоматизированный метод, чтобы свести это к десяткам узлов, которые приближаются к тому же поведению. Мне нужен доступ к полученной структуре – именно поэтому я рассматриваю возможность использования SKLearn, а не, скажем, DataRobot.
Я понимаю, что для использования SKLearn decisionTreeClassifier мне нужно преобразовать это в массив кортежей из 100 значений, при этом признакам просто присваивается номер индекса. Но это означает, что я должен предоставить значение для каждого из 100 признаков в каждой строке. А это не очень хорошо отражает данные, которые у меня есть.
Это похоже на то, что данные для классификации выглядят так
(да,v1,__,v2,__,__)
(нет,v3,__,__,__,v4)
Следовательно, интерес представляет, например, возможность указать значение данных как None, чтобы указать, что на это поле нет ограничений.
Данные, как представлено, имеют только равенства. Но ожидаемый вывод будет содержать неравенства, поскольку, похоже, именно это предоставляет SKLearn. Мне бы действительно хотелось дерево решений с равенствами и неравенствами.
Мое собственное исследование на этом форуме и в отчетах об ошибках SKLearn показало, что основная проблема – что классификатор решающих деревьев SKLearn не обрабатывает категориальные или разреженные данные – обсуждается уже несколько лет без значительных изменений в коде в этом отношении.
Три подхода напрашиваются. Во-первых, развернуть кортежи в неразрежные с использованием некоторого значения по умолчанию, например 0 для всех случаев “неважно”, с идеей, что постоянство этого значения заставит SKLearn использовать другие значения для принятия решений. Во-вторых, перенести цирк в R – где, по-видимому, эквивалентные процедуры действительно обрабатывают категориальные и разреженные данные. Или, в-третьих, написать код обучения дерева решений самостоятельно с нуля.
Я намерен вернуться позже и рассказать, как это сработало для меня.
Ответ или решение
Использование DecisionTreeClassifier в SKLearn для работы с разреженными и категориальными данными
Ваша проблема касается применения классификатора деревьев решений (DecisionTreeClassifier) из библиотеки SKLearn к разреженным кортежам. Поскольку данная библиотека не обрабатывает разреженные или категориальные данные напрямую, важно рассмотреть несколько подходов для эффективного использования ваших данных, содержащих множество признаков, из которых задействовано лишь несколько.
Характеристика проблемы
Данные, с которыми вы работаете, описываются набором из 100 признаков, где многие из них могут быть неактивными или неиспользуемыми для принятия решения. Например, ваши данные могут выглядеть следующим образом:
(да если f1=v1 и f3=v2)
(нет если f1=v3 и f5=v4)При этом формат входных данных представляет собой разреженные кортежи, где вместо пустых значений можно использовать обозначение "None" или "__".
Подходы к решению задачи
-
Расширение разреженных данных:
Вы можете преобразовать ваши разреженные кортежи в полноразмерные массивы с использованием значения по умолчанию (например, 0). Это приведет к созданию матрицы, в которой вакантные места будут заполнены нулями, а остальные заполнены соответствующими значениями. При этом нужно учитывать, что значения по умолчанию должны быть выбраны с умом, чтобы не искажать выводы алгоритма. Несмотря на то, что DecisionTreeClassifier не может обрабатывать категориальные данные напрямую, вы можете использовать технику one-hot encoding для кодирования категориальных переменных в бинарные признаковые матрицы. -
Использование других библиотек или языков:
Хорошей альтернативой SKLearn может стать использование языка R, который встраивает процедуры, позволяющие работать с категориальными и разреженными данными более эффективно. Библиотеки R, такие какrpartилиparty, обеспечивают гибкость в построении деревьев решений и могут выполнять вашу задачу без значительных преобразований данных. -
Создание собственного алгоритма:
Если у вас есть соответствующий опыт в программировании и теории машинного обучения, вы можете рассмотреть возможность написания собственного алгоритма для построения дерева решений. Это может позволить вам создать решение, которое будет точно соответствовать вашему набору данных. Однако стоит учитывать, что этот метод потребует значительных временных и ресурсных затрат, а также глубокого понимания алгоритмических основ работы деревьев решений.
Что следует учитывать
Не забывайте о том, что при любых преобразованиях данных необходимо следить за тем, как они могут повлиять на результаты классификации. Настройка модели может стать сложной задачей, если ваши исходные данные содержат взаимосвязи и зависимости, которые теряются при их преобразовании.
Итог
Хотя DecisionTreeClassifier в SKLearn не обрабатывает разреженные и категориальные данные, вы можете использовать один из предложенных подходов для адаптации вашего набора данных. Выбор метода зависит от ваших навыков, ресурсов и целей. В любом случае, важным остается поиск лучшего решения с минимальными потерями информации и лучшим качеством выводов.
Если вам понадобятся дополнительные рекомендации или помощь в реализации этих подходов, не стесняйтесь обратиться за поддержкой.