Вопрос или проблема
Я новичок в обучении без учителя. Я работаю с данными сегментации клиентов (без меток). Я сделал K-Means и также вычислил силуэтный коэффициент для модели. Теперь я хочу изучить, хороша ли модель или нет (сходство или стабильность кластеров) с использованием откорректированного индекса Ранда. Может кто-нибудь подсказать, как это сделать, так как у меня есть только метки кластеров, которые я считаю ‘метками’. В формуле коэффициента Ранда нам нужны “labels_true, labels”, что должно быть первым. Я проверял в интернете, но информации не так много. Кстати, я использую Python. Спасибо.
Из документации scikit-learn Ссылка–
Учитывая знания о классах истинных меток labels_true и назначения нашего алгоритма кластеризации тех же образцов labels_pred, (откорректированный или неоткорректированный) индекс Ранда — это функция, которая измеряет сходство между двумя назначениями
labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
metrics.rand_score(labels_true, labels_pred)
2.3.10.1.2. Недостатки
В отличие от инерции, (откорректированный или неоткорректированный) индекс Ранда требует знания истинных классов, что практически никогда недоступно на практике или требует ручного назначения человеком-экспертом (как в случае обучения с учителем).
Ответ или решение
Стабильность кластеров в неконтролируемом обучении машин
Введение
Несмотря на отсутствие размеченных данных, задача сегментации клиентов с помощью алгоритмов неконтролируемого обучения, таких как K-Means, представляет собой интересный вызов в области анализа данных. Ключевыми аспектами успеха данной задачи являются оценка качества кластеризации и ее стабильности. В вашем случае использование коэффициента согласия RAND (Adjusted Rand Index, ARI) для анализа стабильности кластеров выглядит логичным шагом. Однако, как указано в вашем запросе, для этого нужно учитывать наличие истинных меток классов, что может быть проблемой в неконтролируемом контексте.
Понимание Adjusted Rand Index (ARI)
Коэффициент ARI измеряет степень схожести между двумя наборми меток, учитывая случайные совпадения между ними. Формально, он рассчитывается на основе истинных меток класса (labels_true) и предсказанных меток (labels_pred):
-
labels_true: Это эталонные метки классов, которые вы используете для оценки качества вашего кластеризатора. В случае отсутствия размеченных данных, такие метки можно получить только с помощью внешней оценки (например, через профессиональную аннотацию). -
labels_pred: Это метки, полученные при кластеризации (например, при использовании K-Means).
Проблема отсутствия истинных меток
Как вы правильно отметили, в случаях с неконтролируемым обучением на практике у нас нет доступа к labels_true. Один из подходов, используемых в таких ситуациях, — это оценка стабильности кластеров с помощью других методов. Ниже приведены несколько альтернативных подходов, которые могут помочь вам в вашей задаче:
-
Сравнение с несколькими запусками кластеризации:
Для оценки стабильности кластеров можно провести несколько запусков K-Means с различными начальными значениями центров и посмотреть, насколько сильно изменяются результаты кластеризации. Используйте метод SILHOUETTE_SCORE для оценки качества кластеров на каждом из запусков. -
Использование внутренних метрик:
Если нет возможности установить истинные метки, то применяйте внутренние метрики, такие как:- Силуэт (Silhouette Score)
- Davies-Bouldin Index
Эти индексы не требуют истинных меток и позволяют оценить качество кластеризации.
-
Визуализация:
Визуализация результатов кластеризации с помощью методов понижения размерности, таких как t-SNE или PCA, может помочь вам оценить, насколько хорошо располагаются клиенты внутри своих кластеров. -
Прикладные эксперименты:
Проводите интервью с экспертами или углубленное изучение сегментируемой аудитории. Это может помочь вам в понимании структуры данных и в неформальной валидации кластеров.
Итог
В заключении, итоговый вывод: чрезмерная зависимость от ARI без наличия истинных меток может привести к недостоверным выводам о качестве кластеров в задачах неконтролируемого обучения. Рекомендуется использовать комбинацию разных методов для оценки стабильности и качества кластеризации. Ваша работа с данными может быть успешной при условии, что вы будете использовать максимальные доступные ресурсы и методы анализа для более глубокого понимания кластеров.