Вопрос или проблема
Я планирую использовать Isolation Forests в R (пакет solitude) для выявления выбросов в медицинских исках в моих данных.
Каждая строка в моих данных представляет собой группу лекарств, которые каждый провайдер назначал за последние 12 месяцев.
В моем наборе данных имеется более 700 уникальных лекарств, и использование one-hot кодирования с различными числовыми признаками приведет к увеличению количества столбцов в моих данных.
В качестве альтернативы one-hot кодированию я изучал использование word2vec для преобразования “слов”, или, в моем случае, набора лекарств на провайдера в числовые векторы.
Мой вопрос заключается в том, могут ли эти числовые признаки на провайдера быть использованы в качестве входных признаков в моей модели isolation forest?
Word2vec в большинстве случаев работает лучше, чем one-hot кодирование с меньшей размерностью. Вы можете попробовать использовать word2vec эмбеддинги, единственная проблема, которую я вижу, заключается в том, что word2vec является универсальным методом, а названия лекарств могут быть очень специфичны для медицинской области. В связи с этим вы можете столкнуться с двумя проблемами:
-
Много слов в вашем словаре может отсутствовать в word2vec.
-
Эмбеддинги, поскольку они универсальны, могут не очень хорошо работать в медицинском контексте.
Ответ или решение
Использование Word2Vec для кодирования медицинских процедур в контексте применения Isolation Forests представляет собой интересный и многообещающий подход. В данной статье мы рассмотрим, как можно интегрировать Word2Vec в вашу модель изоляционных лесов в R, чтобы эффективно выявлять выбросы в данных о медицинских претензиях.
1. Проблема выбора метода кодирования
Вы находитесь на правильном пути, рассматривая альтернативы one-hot кодированию. Действительно, использование one-hot кодирования для 700+ уникальных препаратов может привести к неуправляемому увеличению размерности данных, что в свою очередь может негативно сказаться на производительности моделей. Word2Vec, в отличие от one-hot кодирования, позволяет представлять каждый препарат в виде плотного вектора фиксированной длины, что заметно уменьшает размерность данных и может улучшить качество признаков.
2. Применение Word2Vec
Word2Vec работает на принципе создания векторных представлений слов (в данном случае — лекарств), основываясь на контексте, в котором они встречаются. В вашем случае, для каждой группы препаратов, назначенных провайдерами, можно создать вектор, который будет представлять семантическую сложность назначения этих препаратов. Это может быть реализовано через обучение модели Word2Vec на вашем собственном наборе данных, что значительно повысит релевантность векторных представлений.
2.1 Алгоритм обучения
- Сбор данных: Для обучения Word2Vec вам понадобится агрегировать данные о назначениях, чтобы создать списки препаратов, назначенных каждым провайдером за последние 12 месяцев.
- Очистка текстов: Убедитесь, что данные предварительно обработаны: убраны лишние символы, приведены к единому регистру и т.д.
- Обучение модели: Используйте библиотеки, такие как
textTinyRилиword2vec, чтобы обучить модель на вашем наборе данных. - Получение векторов: После обучения можно получать векторы для каждой группы препаратов и использовать их как новые функциональные переменные в модели.
3. Потенциальные проблемы
Как вы отметили, существуют некоторые риски, связанные с использованием стандартных Word2Vec эмбеддингов:
- Отсутствие специфических слов: Ваши лекарства могут быть не представлены в предобученной модели, что может привести к потере информации.
- Общая семантика: Эмбеддинги, обученные на общих текстах, могут не учитывать специфики медицинского контекста и показать низкую эффективность.
3.1 Решение проблем
- Обучение своей модели: Чтобы минимизировать проблемы с отсутствующими словами и неадекватными представлениями, рекомендуется обучать модель Word2Vec на вашем специфическом наборе данных. Это позволит создать более точные и учитывающие контекст векторы.
- Использование специализированных моделей: Рассмотрите возможность использования предобученной модели, специфичной для медицинского контекста, такой как BioWordVec, которая может предоставить более подходящие эмбеддинги.
4. Ввод в модель Isolation Forest
После того как вы получили вектора для каждой группы препаратов, вы можете использовать их в Isolation Forest.
- Подготовка данных: Объедините векторы в ваши исходные данные, чтобы создать новые функциональные переменные.
- Обучение модели: Используйте пакет
solitudeв R для обучения Isolation Forest на новых векторных данных. - Выявление выбросов: Сценарий работы модели должен обеспечить выявление атипичных претензий, что может значительно улучшить управление медицинскими расходами.
Заключение
Одной из ключевых выгод использования Word2Vec является возможность снижения размерности данных без потери важной информации. Это, в сочетании с мощью моделей изоляционных лесов, создает мощный инструмент для анализа медицинских претензий. Обучение модели на вашем специфическом наборе данных поможет учесть особенности вашей области. Уделяя должное внимание процессу обучения и выбору векторных представлений, вы сможете значительно повысить эффективность обнаружения выбросов в ваших медицинских данных.