Машинното обучение е бързо развиваща се област с безкрайни потенциални приложения. Въпреки това, както при всяка област на изследване, има предизвикателства, които трябва да бъдат разгледани, за да се постигнат точни резултати. Два от най-големите проблеми, с които се сблъсква машинното обучение, са липсващите данни и отклоненията.
Липсващи данни могат да възникнат по различни причини. Може да се окаже, че данните никога не са били събирани на първо място или че са били събрани, но са изгубени или повредени. Извънредните стойности са точки от данни, които не отговарят на общата тенденция на останалите данни. Те могат да бъдат причинени от грешки в измерването или въвеждането на данни или могат да бъдат легитимни, но необичайни точки от данни.
Обработването на липсващи данни и отклонения е от съществено значение за точното машинно обучение. Има редица различни методи за справяне с тези проблеми и най-добрият метод за използване зависи от конкретната ситуация.
С правилния подход липсващите данни и отклоненията могат да се справят ефективно, което позволява на машинното обучение да произвежда точни и полезни резултати.
1. Дефиниране на липсващи данни и отклонения.
Липсващите данни и отклоненията са важни аспекти на данните, които могат да повлияят на моделите за машинно обучение. Важно е да разберете и двете концепции, за да създадете модели, които са точни и надеждни.
Липсващите данни са данни, които не присъстват в набор от данни. Това може да се случи по различни причини, като например данни, които не са събрани, данни, които са изгубени или данни, които не са въведени в набора от данни. Извънредните стойности са точки от данни, които са далеч от останалите данни. Те могат да бъдат причинени от грешки при събирането на данни, неправилно въвеждане на данни или естествени вариации в данните.
Липсващите данни и отклоненията могат да повлияят на точността на моделите за машинно обучение. Липсващите данни могат да накарат даден модел да бъде по-малко точен, тъй като има по-малко данни, от които да се учи. Отклоненията могат да накарат модела да бъде по-малко точен, защото могат да изкривят данните и да накарат модела да се учи от неправилни данни.
Има няколко начина за справяне с липсващи данни и отклонения. Един от начините е просто да ги премахнете от набора от данни. Това може да стане или чрез премахване на всички редове с данни, които съдържат липсващи данни, или чрез импутиране на липсващите данни. Вменяването е, когато замените липсващите данни със стойност, като например средната стойност на данните. Друг начин за справяне с липсващи данни и отклонения е да използвате техника, наречена стабилна регресия. Това е вид регресия, която е по-малко засегната от извънредни стойности.
Важно е да разберете както липсващите данни, така и отклоненията, когато работите с модели за машинно обучение. В зависимост от набора от данни и модела, различни начини за справяне с липсващи данни и отклонения може да са по-подходящи. Важно е да експериментирате с различни методи, за да намерите този, който работи най-добре за вашите данни и вашия модел.
2. Обсъдете проблемите, които могат да бъдат причинени от липсващи данни и отклонения.
Има няколко ключови проблема, които могат да бъдат причинени от липсващи данни и отклонения. Първо, липсващите данни могат да причинят проблеми с обучението на модели за машинно обучение. Това е така, защото ако има значително количество липсващи данни, това може да доведе до неточност на модела.
Това е така, защото моделът няма да може да се учи от липсващите данни. Освен това отклоненията също могат да причинят проблеми за моделите за машинно обучение. Това е така, защото отклоненията могат да доведат до прекомерно вписване на модела.
Това означава, че моделът няма да може да се обобщи добре към нови данни. Освен това отклоненията могат също да причинят проблеми с интерпретацията на резултатите от модела за машинно обучение. Това е така, защото отклоненията могат да доведат до изкривяване на резултатите.
3. Идентифициране на различните начини за справяне с липсващи данни и отклонения.
Едно от най-важните неща, които трябва да вземете предвид при изграждането на модел за машинно обучение, е как да се справите с липсващи данни и отклонения. Те могат да окажат голямо влияние върху производителността на вашия модел и дори да доведат до резултати, които са напълно различни от това, което очаквате.
Има няколко различни начина за справяне с липсващи данни. Единият е просто да премахнете всички редове или колони, които съдържат липсващи стойности. Това може да работи добре, ако количеството липсващи данни е малко и не засяга много точки от данни. Ако обаче имате много липсващи данни, този метод може да въведе отклонение във вашия модел.
Друг начин за справяне с липсващите данни е да се приписват липсващите стойности. Това означава замяна на липсващите стойности с нещо, като средна стойност или медиана на набора от данни. Това може да е добър начин да се справите с липсващите данни, но трябва да внимавате да не въвеждате твърде много пристрастия във вашия модел.
И накрая, можете също да опитате да използвате техника, наречена „увеличаване на данни“, за да се справите с липсващите данни. Това означава създаване на нови точки от данни, които са подобни на тези, които липсват. Това може да е добър начин за справяне с липсващи данни, но също така може да отнеме много време и може да не работи винаги добре.
Когато става дума за отклонения, има няколко различни начина да се справите и с тях. Единият е просто да ги премахнете от вашия набор от данни. Това може да работи добре, ако отклоненията не са твърде много и не влияят на много точки от данни. Въпреки това, ако имате много извънредни стойности, този метод може да въведе отклонение във вашия модел.
Друг начин за справяне с отклоненията е да ги трансформирате. Това означава замяна на извънредните стойности с нещо, което е в по-голямо съответствие с останалите данни. Това може да е добър начин да се справите с отклоненията, но трябва да внимавате да не въвеждате твърде много пристрастия във вашия модел.
И накрая, можете също да опитате да използвате техника, наречена „премахване на отклонения“, за да се справите с отклоненията. Това означава премахване на извънредните стойности от вашия набор от данни и след това обучение на вашия модел върху останалите данни. Това може да е добър начин за справяне с отклоненията, но също така може да отнеме много време и може да не работи винаги добре.
4. Оценяване на плюсовете и минусите на всеки метод.
Предишният раздел очерта няколко метода за обработка на липсващи данни и отклонения в машинното обучение. Всеки метод има своите предимства и недостатъци, които трябва да се вземат предвид преди прилагането.
Пропускането на данни е най-лесният начин за справяне с липсващи стойности, но може също да доведе до пристрастия, ако данните не са произволно разпределени. Техниките за условно изчисляване са по-сложни, но те също могат да въведат пристрастия, ако условните стойности не са реалистични.
Изрязването и ограничаването са ефективни за намаляване на влиянието на отклоненията, но също така могат да изкривят данните, ако се използват неправилно. И накрая, дискретизацията е мощен инструмент, но трябва да се използва предпазливо, за да се избегне загуба на информация.
Най-добрият начин за справяне с липсващи данни и отклонения ще варира в зависимост от набора от данни, целта на анализа и наличните ресурси. Внимателното разглеждане на плюсовете и минусите на всеки метод е от съществено значение, за да се гарантира, че резултатите от анализа са точни и значими.
5. Изберете най-добрия метод за обработка на липсващи данни и отклонения.
Когато става въпрос за справяне с липсващи данни и отклонения, няма един-единствен най-добър метод, който да работи за всяка ситуация. Вместо това е важно да изберете най-добрия метод в зависимост от естеството на данните, целта на анализа и наличните ресурси.
Един често срещан метод за справяне с липсващи данни е импутирането, при което липсващите стойности се заместват с приблизителни стойности. Това може да се направи с помощта на прост метод, като средно импутиране или по-сложни методи, като множествено импутиране или прогнозно моделиране. Импутирането може да бъде полезно, когато целта е просто да се завърши анализът, но може да доведе до пристрастия и други проблеми, ако не се използва внимателно.
Друг често срещан метод е просто да изключите случаи с липсващи данни от анализа. Това често е най-безопасният подход, но може да доведе до проблеми, ако данните са силно предубедени или размерът на извадката стане твърде малък.
Третият подход е да се използват претеглени анализи, при които данните са претеглени, така че случаите с по-пълни данни да имат по-голямо влияние върху резултатите. Този подход може да помогне за намаляване на пристрастията, но може да бъде трудно да се приложи правилно.
И накрая, също така е възможно да се използват по-сложни методи за машинно обучение, които са предназначени да се справят с липсващи данни. Тези методи често са по-сложни и изискват повече изчислителни ресурси, но понякога могат да предоставят по-точни резултати.
В крайна сметка няма един единствен най-добър метод за справяне с липсващи данни и отклонения. Най-добрият подход зависи от естеството на данните, целта на анализа и наличните ресурси.
6. Прилагане на избрания метод.
Линейната регресия е често използвана статистическа техника, която може да се използва за прогнозиране на бъдещи стойности въз основа на минали данни. Основното предположение на линейната регресия е, че има линейна връзка между зависимата променлива (нещото, което се опитвате да предвидите) и независимата(ите) променлива(и) (нещото(ите), което(ите) използвате, за да го предскажете).
Това предположение може да бъде нарушено по много начини, като например наличие на нелинейна връзка или наличие на извънредни стойности в данните. Нарушаването на предположението за линейност често води до неточни прогнози.
Един от начините за справяне с нелинейността е да се трансформират данните, така че да отговарят на предположението за линейност. Например, можете да трансформирате всички точки от данни, като вземете корен квадратен от зависимата променлива. Това би превърнало една нелинейна връзка в линейна.
Друг начин за справяне с нелинейността е използването на различен тип регресия, като например нелинейна регресия. Това е по-усъвършенствана техника, която може да бъде по-точна, но е и по-сложна.
Извънредните стойности са точки от данни, които са далеч от останалите данни. Те могат да бъдат причинени от грешки в данните, като например неправилни измервания, или могат да бъдат събития от реалния свят, които не са представителни за общата тенденция.
Извънредните стойности могат да окажат голямо влияние върху линейната регресия, защото могат да изтеглят линията на най-добро съвпадение от останалите данни. Това може да доведе до неточни прогнози.
Има няколко начина за справяне с отклоненията. Единият е просто да ги игнорирате. Това не винаги е възможно или желателно, особено ако смятате, че отклонението е причинено от грешка в данните. Друг начин за справяне с извънредните стойности е да трансформирате данните, така че да са в по-голямо съответствие с останалите данни. Например, можете да трансформирате всички точки от данни, като вземете логаритъм на зависимата променлива.
Това би намалило въздействието на отклоненията. Друг начин за справяне с отклоненията е използването на различен тип регресия, като например стабилна регресия. Това е по-стабилна техника, която е по-малко засегната от отклонения, но е и по-сложна.
За да приложите избрания метод, ще трябва първо да разберете предположенията, които той прави. Вие също ще трябва да имате добро разбиране на данните, които използвате. Ако използвате линейна регресия, ще трябва да се уверите, че данните отговарят на предположението за линейност.
Ако използвате нелинейна регресия, ще трябва да се уверите, че данните са нелинейни. Ако използвате стабилна регресия, ще трябва да се уверите, че данните не са твърде силно засегнати от извънредни стойности. След като сте се уверили, че данните са подходящи за избрания метод, ще трябва да приложите метода. Това ще включва използването на уравненията, които определят избрания метод за правене на прогнози.
7. Мониторинг на резултатите, за да се гарантира постигането на желания резултат.
Когато работите с модели на машинно обучение, е важно да наблюдавате резултатите, за да сте сигурни, че желаният резултат е постигнат. Това може да стане по много начини, включително визуализиране на резултатите, използване на набор за задържане или използване на кръстосано валидиране.
Визуализирането на резултатите може да бъде добър начин да видите дали моделът постига желания резултат. Например, ако целта е да се предскаже двоичен резултат, тогава може да се използва диаграма на разсейване на прогнозираните спрямо действителните стойности, за да се види дали моделът прогнозира правилно резултата. Ако целта е да се предвиди непрекъснат резултат, тогава може да се използва линейна графика на прогнозираните спрямо действителните стойности.
Използването на набор за задържане е друг начин за наблюдение на резултатите от модел на машинно обучение. Това се прави чрез разделяне на данните на набор за обучение и набор за тестване, след което моделът се обучава върху набора за обучение и се оценява върху набора за тестване. Това може да ви даде добра представа как моделът ще работи върху нови данни.
Кръстосаното валидиране е друга техника, която може да се използва за оценка на модел на машинно обучение. Това включва разделяне на данните на няколко гънки и след това обучение и оценка на модела на всяка гънка. Това може да бъде добър начин да получите по-точна представа за това как ще работи моделът, тъй като той ще бъде обучен и оценен на повече данни.
Няма еднозначен отговор за обработката на липсващи данни и отклонения в машинното обучение. Най-добрият подход зависи от конкретния набор от данни и целта на анализа. Има обаче някои общи стратегии, които могат да се използват за справяне с тези проблеми.
Липсващите данни могат да бъдат обработени чрез приписване на липсващите стойности, използване на модел за прогнозиране на липсващите стойности или премахване на редовете или колоните с липсващи данни. Извънредните стойности могат да се обработват чрез използване на надежден модел, трансформиране на данните или премахване на извънредните стойности.
С правилния подход липсващите данни и отклоненията могат да бъдат ефективно решени в машинното обучение.
Тази книга предоставя практическо въведение в науката за данните с помощта на Python и обхваща набор от теми, включително визуализация на данни, вероятност, статистика и машинно обучение.
Глава 9 от книгата се фокусира конкретно върху техниките за откриване и премахване на извънредни стойности и обхваща теми като прагове на Z-резултат, откриване на базата на квантили и откриване на базата на разстояние.
Книгата предоставя практически примери и упражнения, с които читателите могат да работят, за да разберат по-добре как да откриват и управляват отклонения в собствените си данни.
