Как грамотно поделить выборку на несколько сегментов перед предсказанием?, Деление выборки по неизвестным критериям Опции

[smeilz]

Добрый день.
Есть очень большая выборка для бинарной классификации. Нужно предсказать 2 класса(0/1)
Есть огромная куча предикторов(независимых переменных), все они категориальные, и известно, что выборка содержит в себе несколько сегментов, в которых поведение предсказываемых классов будет существенно отличаться. Количество сегментов неизвестно.
Как грамотно найти эти сегменты и поделить выборку для дальнейшего предсказания?

Сообщение отредактировал smeilz - 7.07.2020 - 16:19

[nokh]

Добрый день.
Есть очень большая выборка для бинарной классификации. Нужно предсказать 2 класса(0/1)
Есть огромная куча предикторов(независимых переменных), все они категориальные, и известно, что выборка содержит в себе несколько сегментов, в которых поведение предсказываемых классов будет существенно отличаться. Количество сегментов неизвестно.
Как грамотно найти эти сегменты и поделить выборку для дальнейшего предсказания?

Ваша задача из разряда таких, которые требуют творческого подхода, т.е. одной технологии нет. Я согласен с ogurtsov, что раз внутри выборки есть какие-то сегменты, то логично начать с их поиска, т.е. кластеризации. Поскольку на выделение кластеров влияет набор показателей, то лучше сначала сократить пространство переменных, предварительно исключив метку класса (0/1) и искать кластеры уже в нём. Для качественных признаков наиболее распространённый способ редукции данных с обобщением - анализ соответствий (Correspondence Analysis), хотя мне он не особо нравится: даёт для некоторых показателей и объектов сильные выбросы или типа того, когда на ординационной диаграмме пара-тройка показателей по краям, а все остальные кучей в центре; причём те, что по краям часто показатели с небольшой долей редких категорий. Больше нравятся результаты оптимального шкалирования - нелинейного анализа главных компонент, обрабатывающих одновременно количественные, порядковые и номинальные признаки. Результаты интерпретируются аналогично PCA; можно посмотреть что за компоненты выделяются, постараться интерпретировать их, а уже в пространстве этих компонент можно поискать кластеры. Нет никакой гарантии, что эти кластеры и обусловливают различный характер поведения главного признака, но это тем не менее будут некие естественные группировки, что уже хорошо: с них можно начать.
Далее нужно отмоделировать классы в каждом кластере. Раз предикторов много, то лучше использовать Случайный лес деревьев классификации (Random forest). Далее сопоставить оптимальные наборы предикторов в кластерах, возможно какие-то кластеры окажутся в этом отношении сходными - их объединять и осмысливать, опираясь на предыдущий этап.

В принципе деревья классификации можно попробовать и к исходному набору предикторов и классов: вдруг оно окажется хорошо структурированным с небольшим количеством ветвлений, тогда задача будет решена вообще сразу. Я бы действовал примерно так, хотя по ходу возможны варианты.

Если задача заключается не в том, чтобы разобраться, а в том, чтобы просто точно предсказывать, то может лучше обучить этому нейронную сеть? С сегментами внутри выборки она справится сама. Поскольку я всё время разбираюсь, опыта построения и оптимизации таких сетей не имею.

Сообщение отредактировал nokh - 9.07.2020 - 21:14

[100$]

Больше нравятся результаты оптимального шкалирования - нелинейного анализа главных компонент, обрабатывающих одновременно количественные, порядковые и номинальные признаки. Результаты интерпретируются аналогично PCA

Nokh, а это пакет {homals}, да? А то я уже что-то забывать стал...