Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с шумом в метках, который я хочу очистить путем фильтрации голосованием большинством/консенсусом. Это означает, что я разделю данные на K-фолдов и обучу ансамблевую модель. Затем, используя предсказания по данным, я удалю строки, которые были неправильно классифицированы большинством (голосование большинством) или всеми (голосование консенсусом).
У меня есть несколько вопросов, на которые я не могу найти ответы в другом месте:
-
как решить, какие модели использовать в ансамбле
-
набор данных очень несбалансирован. Нужно ли делать увеличение выборки для голосования большинством?
-
нужно ли делать настройку гиперпараметров в разных моделях или просто использовать стандартные настройки?
У меня есть несколько вопросов, на которые я не могу найти ответы в другом месте
Вероятно, потому что на эти три вопроса нет простого ответа 🙂
Я сомневаюсь, что существует какой-либо передовой метод, в таких случаях я просто пытаюсь эмпирически определить ответ на эти вопросы. Основная идея заключается в создании списка гиперпараметров, включая тип алгоритма, гиперпараметры, специфичные для алгоритма, и любые другие потенциально значимые параметры. Цель — определить оптимальную комбинацию значений для набора параметров. Если это практически осуществимо, я пробую все комбинации и выбираю лучшую. Если это не осуществимо, я использую простой генетический алгоритм для поиска оптимальной комбинации. Конечно, это подходит только в том случае, если у вас достаточно большой набор данных и процесс обучения/тестирования не слишком ресурсоёмкий. Также нужно быть очень внимательным, чтобы избежать переобучения, используя кросс-валидацию и повторную выборку.
Ответ или решение
Конечно, рассмотрим данный вопрос детально.
Устранение шума с помощью фильтрации по большинству голосов
Фильтрация по большинству голосов является популярным методом для очистки данных от шумовых меток, особенно в задачах машинного обучения. Она помогает повысить качество датасета и, следовательно, моделей, так как удаляются неправильно размеченные данные. Рассмотрим основные аспекты этой техники с учетом ваших вопросов:
1. Как выбрать модели для ансамбля?
Выбор моделей для ансамбля играет ключевую роль в эффективности метода. Рассмотрите следующие шаги:
-
Разнообразие моделей: Используйте модели разного типа, например, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг, SVM, и нейронные сети. Это уменьшит риск и увеличит обобщающую способность ансамбля.
-
Простота и эффективность: Начните с более простых и быстро обучаемых моделей, таких как логистическая регрессия или K-ближайших соседей, чтобы быстро протестировать подход. Более сложные модели можно добавлять на более поздних этапах эксперимента.
-
Опыт и специфика данных: Ваш опыт работы с конкретными моделями, а также особенности данных (например, линейность, размерность) могут повлиять на выбор.
2. Имбалансированность датасета и апсемплинг
Имбалансированность класса может значительно повлиять на результаты голосования моделей:
-
Апсемплинг / Даунеплинг: Важно сбалансировать классы перед обучением, используя методы апсемплинга или даунеплинга. Методы, такие как SMOTE или ADASYN, могут быть полезны.
-
Взвешенные модели: Используйте алгоритмы, которые поддерживают взвешивание классов (например, RandomForest с параметром
class_weight='balanced').
Имбалансированность может исказить голосование моделей, заставляя игнорировать класс меньшинства, поэтому её устранение крайне важно.
3. Настройка гиперпараметров
Гиперпараметры значимо влияют на производительность моделей и в большинстве случаев требуют настройки:
-
Автоматизированный подбор: Используйте библиотеки для автоматизированного подбора гиперпараметров, такие как GridSearchCV или RandomizedSearchCV. Это обеспечит систематический подход к выбору лучших параметров для ваших моделей.
-
Дискретная проверка: Поскольку процесс настройки может быть вычислительно трудоемким, начните с тестирования нескольких ключевых параметров и увеличивайте комплексность на основе результатов.
-
Кросс-валидация: Средой настроек всегда должны выступать методики кросс-валидации для избежания переобучения.
Заключение
Шум в данных — сложная проблема, и устранить его полностью бывает нелегко. Тем не менее, фильтрация по большинству голосов в сочетании с хорошо подобранным ансамблем моделей, балансировкой классов и тщательным подбором гиперпараметров может существенно улучшить качество обучения, придавая точности и устойчивости вашей модели. Реализуйте данные шаги, тестируйте вариации, и вы обязательно получите улучшенные результаты на ваших задачах.