Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с признаками, такими как last_visit_n_days_ago, last_purchase_n_days_ago. Эти признаки недоступны для многих строк, что может иметь важное предсказательное значение. Вопрос в том, что вставить в эти ячейки, если я хочу использовать алгоритм обучения, который не поддерживает пропущенные значения. Мои варианты:
- очень большое число (например,
1e38) - максимальное число, доступное для этой базы данных, плюс некоторый запас. Какой может быть хороший запас в этом случае
- что-то еще
Это зависит от модели, которую вы собираетесь использовать. Если это модель на основе деревьев, значение за пределами существующего диапазона будет достаточным. Однако это не сработает для всех моделей (например, линейная регрессия).
Другие подходы, которые стоит рассмотреть:
Ответ или решение
Импутация пропущенных значений для признака "дни назад"
При работе с наборами данных, в которых присутствуют такие признаки, как last_visit_n_days_ago и last_purchase_n_days_ago, возникает распространённая проблема: отсутствующие значения. Чтобы использовать алгоритмы машинного обучения, которые не поддерживают пропуски, необходимо решить, как корректно заполнить эти пробелы. Ниже представлены несколько подходов к решению этой задачи, в зависимости от контекста и типа моделей, которые вы собираетесь использовать.
1. Понимание природы данных
Перед принятием решений о заполнении пропусков, крайне важно провести анализ данных. Понять, почему именно в этих строках отсутствуют значения, может помочь в выборе наиболее подходящего метода импутации. Имеет смысл учитывать следующие факторы:
- Объём пропусков: если пропущенные значения составляют небольшую часть набора данных, возможно, их безопасно удалить.
- Распределение значений: изучите, как распределяются значения в ваших признаках. Это может подсказать наиболее подходящий метод для импутации.
2. Возможные подходы к импутации
Существует несколько стратегий, каждая из которых имеет свои плюсы и минусы:
a. Заполнение значением, выходящим за пределы диапазона существующих значений
Если вы используете деревья решений, заполнение отсутствующих значений значением вне действительного диапазона (например, 1e38) может работать. Однако этот метод может быть неэффективен для линейных моделей, так как они могут воспринимать данное значение как нормальное и искажать результаты.
b. Заполнение максимальным значением плюс маржа
Ещё один подход заключается в заполнении пропусков максимальным значением, зарегистрированным в наборе данных, плюс некоторый запас. Например, если максимальное значение last_visit_n_days_ago равно 100, вы можете использовать 105 или 110 в качестве заполнителя. Маржа может варьироваться в зависимости от ожидаемых значений в будущем. Важно, чтобы это значение не искажало интерпретацию данных.
c. Импутация средними и медианными значениями
Заполнение пропусков средним или медианным значением для каждого признака позволяет сохранить общие тенденции в данных, что может быть особенно полезно, если данные хорошо сбалансированы. Однако, стоит помнить, что этот метод может не учитывать специфику отдельных групп пользователей или событий.
d. Использование метода ближайших соседей (KNN)
Более продвинутая стратегия — использование KNN для импутации. Метод основывается на оценке значений отсутствующих признаков на основе значений похожих экземпляров. Этот подход может предоставить более точные результаты, учитывая контекст данных. Например, с помощью библиотеки sklearn вы можете осуществить эту импутацию следующим образом:
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
imputed_data = imputer.fit_transform(dataset)e. Удаление строк с пропущенными значениями
Если пропущенные значения составляют небольшую долю от общего объёма данных, их можно просто удалить. Этот метод наиболее прост, но его следует применять осторожно, так как он может привести к потере важной информации.
3. Выбор правильного подхода
Выбор метода импутации должен основываться на характере вашего набора данных и модели, которую вы планируете использовать. Если вы работаете с деревьями решений, простыми числами вне диапазона может быть достаточно. Для более сложных моделей, например линейной регрессии, лучше всего использовать более точные методы, такие как KNN или медианное/среднее заполнение.
Важным этапом после импутации является оценка влияния выбранного метода на модель. Для этого рекомендуется проводить тестирование и сравнение результатов различных стратегий импутации.
Заключение
Правильная импутация пропущенных значений в признаках, таких как last_visit_n_days_ago и last_purchase_n_days_ago, является ключевым шагом в подготовке данных для машинного обучения. Выбор оптимального метода зависит от множества факторов, включая тип модели и распределение значений. Применение продуманных и разнообразных подходов к импутации может существенно повысить предсказательную способность ваших алгоритмов, что в конечном итоге приведет к более точным и полезным результатам.