Вопрос или проблема
У нас есть задача классификации с несколькими классами под контролем, где необходимо предсказать две цели для каждого образца: ‘бренд’ и ‘категория’. Наши признаки – ‘shop_name’, который может быть любым собственным названием, и несколько категориальных признаков (‘shop_type’, ‘building_type’).
В обучающих данных ‘бренд’ не всегда присутствует, но ‘категория’ всегда присутствует. Когда бренд присутствует, категория напрямую зависит от него. Например, если бренд ‘Snickers’, то категория уже известна как ‘Продукты питания’. В других случаях категорию необходимо определить на основе входных признаков.
Вот репрезентативный пример наших обучающих данных:
| shop_name | shop_type | building_type | brand | category |
|---|---|---|---|---|
| Snickers Ltd | огромный | Snickers | Продукты питания | |
| Acme Intl | канцтовары | средний | Офисное оборудование | |
| Davidoff cigars | сигареты | большой | Davidoff | Курение |
| Sample Company | ремонт автомобилей | маленький | Автомобили |
Признаки: shop_name (свободный текст), shop_type (категориальный – 100 типов), building_type (категориальный – 20 типов)
Цель: бренд (категориальный – 2500 брендов), категория (категориальный – 250 категорий)
Как нам следует структурировать наш алгоритм классификации для определения бренда и категории? У нас есть хорошо известный список из около 2500 брендов, которые нас интересуют.
Вам может быть полезно ознакомиться с определением задачи с несколькими классами и несколькими метками. В данном случае, похоже, вы стремитесь решить задачу с несколькими метками. Обратитесь к следующей проблеме, это может помочь вам лучше понять вашу ситуацию. https://stats.stackexchange.com/a/11866/286349
Ответ или решение
Решение задачи многоклассовой классификации с несколькими целями
Введение
В данном проекте мы имеем дело с задачей многоклассовой классификации, где необходимо предсказать два целевых параметра: бренд и категория. Исходные данные состоят из текстового поля shop_name и нескольких категориальных признаков, таких как shop_type и building_type.
Описание данных
- Исходные данные:
- shop_name: произвольное имя магазина.
- shop_type: категориальная переменная (примерно 100 типов).
- building_type: категориальная переменная (примерно 20 типов).
- brand: целевая переменная (категориальная, 2500 брендов).
- category: целевая переменная (категориальная, 250 категорий).
Важно отметить, что категория всегда присутствует, в то время как бренд может отсутствовать. При наличии бренда категория уже известна. Это отношение между брендом и категорией подразумевает зависимость, которую мы должны учесть в модели.
Подход к решению
Поскольку наша задача предполагает предсказание двух различных целевых переменных, правильной стратегией будет использование мультизадачного обучения. Мы можем рассмотреть две стратегии:
-
Модель с двумя выходами: Создание единой модели, где выходами будут соответствовать предсказаниям для бренда и категории. Здесь мы обучим модель на одной категории, а затем воспользуемся её предсказаниями для доработки второй категории, учитывая последствия.
-
Две модели: Обучение отдельной модели для каждого целевого параметра. Это позволит использовать подходящие алгоритмы и методы для каждого из случаев и даст возможность гибко настраивать параметры.
Процесс моделирования
-
Преобразование данных:
- Обработка текстов: Для поля shop_name лучше всего использовать методы обработки естественного языка, такие как TF-IDF или Word Embeddings (например, Word2Vec или FastText).
- Один горячий код: Для категориальных переменных(shop_type и building_type) следует использовать метод one-hot encoding.
-
Разделение данных:
- Разделим данные на обучающую и тестовую выборки (например, 80/20).
- Можно также использовать кросс-валидацию для оценки стабильности модели.
-
Обучение моделей:
- Для решения задачи многоклассовой классификации мы можем использовать алгоритмы, такие как случайный лес, градиентный бустинг (например, XGBoost, LightGBM) или нейронные сети.
- Для бренда мы можем использовать дополнительный слой для учета зависимости от категории.
-
Оценка модели:
- Использовать метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall) и F1-мера для оценки качества классификации.
-
Финальная проверка:
- После обучения и валидации моделей, проведем тестирование на отложенной выборке, чтобы оценить реальную производительность модели.
Заключение
Сложность данной задачи обусловлена тем, что одна из целевых переменных может отсутствовать в обучающей выборке и что их взаимные зависимости должны быть корректно учтены. Оптимальный подход заключается в том, чтобы интегрировать методы обработки текстов и категориальных данных с мультизадачным подходом обучения, что приведет к высоким результатам и более точным предсказаниям ценностей для бренда и категории.
Такой структурированный подход позволит значительно повысить качество предсказаний и обеспечит надежность в классификации, что особенно важно в современных условиях бизнеса.