Вопрос или проблема
Я работаю с моделью распознавания эмоций на датасете IEMOCAP. Для извлечения признаков я беру мел-спектрограмму, затем преобразую её в массив NumPy и преобразую массив в датафрейм признаков спектрограммы.
Сгенерированный датафрейм имеет форму 2380 строк X 11761 столбец
например
0 1 2 3 4 5 6 7 ... 11754 11755 11756 11757 11758 11759 11760 11761
262 0.036491 0.037793 0.041035 0.044644 0.047210 0.048467 0.049556 0.052137 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
323 0.004577 0.004684 0.004951 0.005228 0.005357 0.005255 0.004969 0.004632 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
680 0.003169 0.003221 0.003349 0.003490 0.003600 0.003682 0.003766 0.003860 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
568 0.001942 0.001935 0.001934 0.001969 0.002071 0.002247 0.002456 0.002622 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
769 0.002546 0.002483 0.002299 0.002050 0.001813 0.001661 0.001652 0.001793 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Когда я тщательно проверял, многие столбцы содержат только 0.00000, кроме нескольких строк, имеющих некоторую информацию.
Мой вопрос: могу ли я удалить столбцы, в которых меньше определенного количества ненулевых элементов? Возможно ли таким образом уменьшение размерности? Пожалуйста, помогите мне с этим.
Это зависит, в общем случае это может быть допустимо, так как эти столбцы, по всей видимости, содержат очень мало информации. Однако есть случаи, особенно когда результат несбалансированный, когда некоторые смещенные признаки могут быть полезны. Допустим, вы пытаетесь предсказать что-то, что происходит 1% времени; признак с только 2% ненулевых значений, но причинно ведущий к результату, может быть очень предсказуемым для вашей целевой переменной.
Поэтому при удалении таких столбцов важно проверить (до) на отсутствие явной зависимости от результата и (после), чтобы производительность не упала слишком сильно при их удалении.
Я использовал такой метод для удаления токенизированных слов в трансформере TFIDF NLP, которые были очень редкими. В моем случае эти слова в основном были опечатками или случайными символами, которые я не хотел учитывать как признаки. В основном вы можете запустить numpy.count_nonzero на каждом столбце, и если он возвращает число, меньшее некоторого порога (например, 1 или 2), вы можете выполнить pandas.DataFrame.drop на этом столбце.
Ответ или решение
Уменьшение размерности данных путем удаления определенных столбцов в датафрейме
1. Введение
В данной статье мы подробно рассмотрим процесс удаления столбцов в датафрейme, чтобы сократить количество признаков в модели распознавания эмоций на основе набора данных IEMOCAP. С учетом того, что у вас есть датафрейм с формой 2380 строк на 11761 столбец, следует обратить внимание на признаки, содержащие в основном нулевые значения, так как они могут не нести полезной информации для вашей модели.
2. Значение уменьшения размерности
Уменьшение размерности данных важно для повышения производительности вашей модели и сокращения времени на обработку данных. Удаляя столбцы с избыточными или несущественными данными, вы можете:
- Уменьшить объем памяти, необходимый для хранения данных.
- Упростить модель, что может улучшить ее обобщающие способности.
- Повысить скорость выполнения алгоритмов машинного обучения.
3. Определение столбцов для удаления
На основе вашего описания, вы хотите удалить столбцы, содержащие меньше определённого количества ненулевых элементов. Этот подход имеет свои преимущества, однако следует учитывать и некоторые предостережения. Лучше всего использовать метод, который позволит вам оценить, насколько важно каждое из признаков для вашей целевой переменной.
4. Подход к удалению столбцов
Для реализации данной стратегии можно воспользоваться библиотеками NumPy и Pandas. Более конкретно, можно воспользоваться функцией numpy.count_nonzero для подсчета ненулевых элементов в каждом столбце и функцией pandas.DataFrame.drop для удаления столбцов, не соответствующих вашему порогу. Пример кода приведен ниже:
import numpy as np
import pandas as pd
# Предполагаем, что df - ваш исходный датафрейм
threshold = 10 # заданный порог для ненулевых элементов
# Находим столбцы с ненулевыми элемента
non_zero_counts = np.count_nonzero(df.values, axis=0)
# Удаляем столбцы, где количество ненулевых элементов ниже порога
columns_to_drop = [df.columns[i] for i in range(len(non_zero_counts)) if non_zero_counts[i] < threshold]
df_reduced = df.drop(columns=columns_to_drop)
print(f"Количество оставшихся столбцов: {df_reduced.shape[1]}")5. Преимущества и недостатки
Преимущества:
- Быстрое сокращение размерности данных.
- Повышение качества обработки модели за счет устранения "шума".
Недостатки:
- Есть риск потерять важные, но редкие признаки, особенно в случае неравномерных выборок (например, при анализе эмоций, где некоторые эмоции могут встречаться реже).
- Рекомендуется проводить анализ перед и после удаления столбцов, чтобы удостовериться, что производительность модели не ухудшается из-за удаления значимых характеристик.
6. Заключение
Удаление незначительных признаков — это полезная практика, если она выполняется осмотрительно и с учетом анализа влияния на целевую переменную. Настоятельно рекомендую проводить предварительный анализ данных и анализировать производительность модели после удаления столбцов. Это поможет вам удостовериться, что ваше решение действительно обосновано и не приведет к ухудшению результатов.