Предварительная обработка данных

Процесс подготовки данных для дальнейшего анализа называется предобработка

Нормализация

Набор данных на самом деле содержит в себе единицы измерения, которые возможно будут указаны в формальном описании. Эти единицы измерения отбрасываются, чтобы набор данных имел только число. Чтобы это сделать необходимо, чтобы все объекты были приведены к единому формату (всё в килограммах или всё в метрах)

//Пример про разницу машин

Базовые методы нормализации данных

Применяются независимо к столбцу X

Важно в sklearn.preprocessing есть метод normalize, но это не то, что нам нужно, он рассматривает нормализацию с геометрической точки зрения (представляет объект в виде вектора), а не по столбцам

Минмакс, [0;1] масштабирование [math] x_{new} = \dfrac{x_{old} - min[X]}{max[X] - min[X]}[/math]

После нормализации: [math]min[X_{new}] = 0[/math] и [math]max[X_{new}] = 1[/math]

Стандартизация, Z-масштабирование [math] x_{new} = \dfrac{x_{old} - E[X]}{D[X]}[/math]

После нормализации: [math]E[X_{new}] = 0[/math] и [math]D[X_{new}] = 1[/math]

// == декорреляция == пока не нашёл

Задача заполнения пропусков.

Откуда берутся пропуски?

• Решаем задачу поиска аномалий для столбцов. Когда находим аномальное значение в столбце. Можно сказать, что это не аномалия, а ошибка и его можно пометить как пропуск
• Объединяем 2 набора данных (см. рис1). Из-за того, что эти наборы данных немного разные(в разных наборах данных были разные признаки) после объединения получатся пропуски.
• Подали разреженный набор данных. Недостающие значения - пропуски.

Как кодируются пропуски?

• В CSV не стандартизировано, могут быть: “?”, “ “(пробел), “_”, любой другой символ, будь то две запятых подряд или пустая строка
• В ARFF файле: “?”
• В программе(Строка / объект): Null, None, пустая строка
• В категории(кодирующейся от 0 до k-1): -1 или k
• Число: NaN

Базовые решения:

• Удалить
• Заменить
• Добавить

Если алгоритм делает что-то быстрее или умнее чем базовое решение, то утверждается, что алгоритм умеет работать с пропусками

Удаление

Если в столбце есть пропуск - берём и удаляем его из рассмотрения.

Можно удалять строки(объекты), НО могут возникнуть проблемы: если в столбце были пропуски в тренировочном наборе данных, то скорее всего в этом столбце пропуски будут и в тестовом наборе.

Замена

Выделяют 2 подхода:

Общий подход:

Обучить модель, которая умеет учитывать пропуски, предсказывать значения текущего столбца.

На примере с рис2. Предполагаем, что второй объект ближе всего к четвёртому, поэтому скорость заполняем 160, а первый ближе к пятому, поэтому цвет заполняем "красный"

Частный случай:

Заполнение средним арифметическим / модой

//про zero-rule classification

На примере с рис3. Среднее арифметическое(230, 160, 80, 250) = 180, а Мода(красный, синий, зелёный, синий) = синий

Константная замена

Применяется в случае, когда мы знаем, что кодирует пропуск.

(Пример) разреженная таблица состоит из слов и количества вхождений этого слова в текст. Если слово в тексте не встречалось, то на месте количества может стоять пропуск, что эквивалентно 0, если же храним: встречалось или нет, то на месте пропуска может быть false.

Добавление

• Если признак категориальный - добавляем к нему новое значение "пропуск"(увеличиваем количество категорий на 1)
• Если признак числовой - добавляем новый бинарный признак, было ли данное значение пропущено, а само значение заменять методами описанными выше.

(рис4)

Отказ алгоритмов

Алгоритм может не только принимать на вход пропуски, но и возвращать. Если алгоритм возвращает проспуск, значит он отказывается от работы.

• Отказ от классификации: используется в ансамблях(когда несколько алгоритмов классификации работают, то какой-то из них может отказаться, понадеясь, что другой сможет классифицировать объект)
• Отказ от кластеризации: используется для поиска аномалий(объект не попал ни в один кластер => аномальный)

Важно Алгоритм не будет просто так возвращать отказ от классификации / кластеризации(не будет возвращать значение пропуск, а вернёт что-то). Нужно смотреть отдельные реализации алгоритмов.

Задача предсказания и заполнения пропусков

Задачу заполнения пропусков можно свести к задаче предсказания. (рис5)

Есть набор данных, который условно разбит на train и test. Можно сказать, что значения test в столбце Y пропущены и вместо задачи обучения с учителем решать задачу заполнения пропусков.

В случае задачи обучения без учителя можно сказать, что все значения в столбце пропущены. (см. рис6)

Рекомендательные системы

Коллаборативная(совместная) фильтрация

Есть множество пользователей и множество предметов, которые эти пользователи оценивают. Нужно понять, как определённый пользователь оценит предмет, который до этого не оценивал. (см. рис7)

Эта задача не решается методами заполнения пропуска. Но методами рекомендательных систем можно решить задачу заполнения пропусков.

Обучение на привилегированных данных

Задача обучения с учителем, но к X даётся некоторый X', про который известно, что в тестовом множестве X' будет пропущен. (см. рис8)

Базовое решение:

• Не использовать X'
• Обучить модель [math]a_1[/math] предсказывать X' по X. Затем обучить модель [math]a_2[/math] предсказывать Y по X и [math] a_1[/math](X)
• Обучать предсказывать X' и Y.

(Пример) Предсказать результат футбольного матча(победа/поражение). Где привелигированные данные: число голов, число красных/ жёлтых карточек.

Обучение на частично размеченных данных

В тренировачном множестве только часть объектов имеют значение целевой переменной Y, у остальных объектов тренировочного и тестового множества значение Y пропущено. (см. рис9)

Базовое решение:

• Не использовать объекты у которых пропущен целевой признак
• Не использовать целевой признак для обучения. Размеченные объекты(с заданным Y) можно использовать для тестирования(как внешнюю меру)

//Активное обучение

//Обучение с подкреплением