U carstvu nauke i mašinskog učenja, rukovanje nedostajućim vrijednostima, često predstavlja kao "nan" (nije broj), kritični je aspekt inženjerstva podataka. Kao dobavljač specijaliziran za proizvode koji se odnose na "Nan" vrijednosti, svjedokom je iz prve ruke raznolike perspektive i prakse koje su u ovom polju okruženu. Ovaj blog za cilj je istraživati da li se vrijednosti "Nan" mogu se efikasno koristiti u značajkama podataka, zabilježiti u potencijalne prednosti, izazove i praktične primjene.
Razumijevanje vrijednosti "Nan"
Prije nego što je razgovarao o njihovoj upotrebi u značajci, ključno je da shvatite što su vrijednosti "nan". U programskim jezicima poput Pythona, "Nan" je posebna vrijednost plutajuće točke koja se koristi za predstavljanje nedefiniranih ili nepromjenjivih numeričkih rezultata. Na primjer, podjela nula nulom ili uzimanje kvadratnog korijena negativnog broja u kontekstu gdje složeni brojevi nisu podržani mogu rezultirati "nan" vrijednošću.
U skupu podataka, "Nan" vrijednosti obično označavaju nedostajuće podatke. To bi moglo biti zbog različitih razloga, poput grešaka unosa podataka, kvarovi senzora ili nepotpune ankete. Tradicionalno se "nan" vrijednosti smatraju smetnji koje treba ukloniti ili pripisuju prije daljnje analize. Međutim, postoje situacije u kojima ove vrijednosti mogu prenijeti vrijedne informacije.
Potencijalne prednosti upotrebe vrijednosti "Nan" u inženjerstvu sa značajkama
1. Identifikacija obrazaca nestalog
Prisutnost ili odsustvo 'nan' vrijednosti u skupu podataka mogu otkriti temeljne obrasce. Na primjer, ako određena značajka ima visok udio vrijednosti "Nan" u određenom podskupinu podataka, to bi moglo ukazivati na problem sa procesom prikupljanja podataka za taj podskup. Stvaranjem novih funkcija na osnovu nedostajućih obrazaca, potencijalno možemo poboljšati performanse mašina za mašinske učenje.
Razmotrite skup podataka o transakcijama kupaca u kojima neki kupci imaju nedostajuće vrijednosti za svoje kreditne rezultate. Umjesto da jednostavno impirajući ove vrijednosti, možemo stvoriti binarnu značajku koja pokazuje da li nedostaje kreditni rezultat kupca ili ne. Ova nova značajka može snimiti važne informacije o korisnikovom profilu rizika, jer bi kupci sa nedostajućim kreditnim rezultatima mogli biti vjerovatnije da bi se mogle podrazumijevati na njihovim plaćanjima.
2. Uključujući nesigurnost
U nekim slučajevima "Nan" vrijednosti mogu predstavljati istinsku nesigurnost u podacima. Na primjer, u zadaci dobavljača u vremenskoj seriji, vrijednost "Nan" u određenom vremenom mogla bi ukazivati na mjerenje koje mjerenje nije bilo dostupno ili nije bilo nepouzdano. Zadržavanjem ovih "nan" vrijednosti u skupu podataka i korištenje odgovarajućih algoritmi koji mogu podnijeti nedostajuće podatke, možemo ugraditi ovu nesigurnost u naše modele.
Jedan je pristup korištenje vjerojatnih modela koji mogu procijeniti raspodjelu vjerojatnosti nedostajućih vrijednosti. Ovi modeli tada mogu generirati više mogućih imputacija, omogućujući nam da unosimo račun nesigurnosti u podacima. To može dovesti do robusta i tačnijih predviđanja, posebno u situacijama kada nedostajući podaci ne nedostaju u potpunosti nasumično.
3. Izbor značajki i smanjenje dimenzionalnosti
Prisutnost vrijednosti "Nan" može se koristiti i kao kriterij za odabir funkcija. Značajke s velikim brojem "nan" vrijednosti mogu biti manje informativne ili teže raditi. Uklanjanjem ovih značajki ili dodjeljivanjem manjih utega, možemo smanjiti dimenzionalnost skupova podataka i potencijalno poboljšati performanse naših modela.
Na primjer, u visokodimenzionalnom skupu podataka sa stotinama karakteristika, neke funkcije mogu imati značajan udio vrijednosti "Nan". Prepoznavanjem ovih funkcija i uklanjanjem iz skupa podataka možemo se fokusirati na više informativnih funkcija i smanjiti računalnu složenost naših modela.
Izazovi korištenja vrijednosti "Nan" u značajci inženjerstva
1. Kompatibilnost sa algoritmima mašinskog učenja
Nisu svi algoritmi za strojne učenje direktno nositi s "nan" vrijednostima. Mnogi algoritmi, poput linearne regresije, stabla odluka i neuronskih mreža, zahtijevaju da se ulazne podatke budu potpune. Stoga, ako želimo koristiti ove algoritme, moramo predomogućiti podatke za uklanjanje ili imperativanje vrijednosti "Nan".
Međutim, neki algoritmi, poput slučajnih šuma i gradijentnih strojeva za poticanje, mogu u određenoj mjeri podnijeti nedostajuće podatke. Ovi algoritmi mogu podijeliti podatke na temelju prisutnosti ili odsutnosti "nan" vrijednosti, omogućavajući im da uhvate informacije sadržane u obrascima koji nedostaju.
2. Pristranost imputacije
Prilikom implementacije vrijednosti "Nan" postoji rizik od uvođenja pristranosti u skup podataka. Izbor metode imputacije može imati značajan utjecaj na performanse modela mašinskog učenja. Na primjer, ako upotrijebimo srednje imputaciju da popunite nedostajuće vrijednosti, pretpostavljamo da su vrijednosti nestalih slične prosječnoj prosječnoj vrijednosti promatranih vrijednosti. Ovo možda nije istinito u svim slučajevima, posebno ako nedostajući podaci ne nedostaju u potpunosti nasumično.
Da bismo ublažili taj rizik, možemo koristiti sofisticiraniju metode imputacije, poput višestruke imputacije ili imputacije modela. Ove metode mogu generirati više mogućih imputacija na osnovu promatranih podataka i temeljne distribucije nestalih vrijednosti, smanjujući pristranost koja je predstavljena procesom imputacije.
3. Propuštanje podataka
Kada koristite "Nan" vrijednosti u značajci inženjerstva, postoji opasnost od curenja podataka. Propuštanje podataka događa se kada su informacije iz testnog skupa nehotice korištene u procesu treninga, što dovodi do prevelike procjene performansi. Na primjer, ako imputiramo vrijednosti "Nan" u skupu obuke koristeći informacije iz testnog skupa, model se može naučiti osloniti na ove informacije i loše se navode na novim podacima.
Da biste izbjegli curenje podataka, moramo osigurati da se postupak imputacije izvodi odvojeno na trening i testnim skupovima. Možemo koristiti trening za procjenu parametara metode imputacije, a zatim primijenite isti način na testni set bez upotrebe podataka iz testnog skupa.
Praktične primjene korištenja vrijednosti "Nan" u značajci inženjerstva
1. Zdravstvo
U zdravstvu "Nan" se mogu koristiti za predstavljanje nedostajućih medicinskih evidencija ili rezultata ispitivanja. Stvaranjem novih funkcija na osnovu obrazaca koji nedostaju, potencijalno možemo identificirati pacijente pri visokom riziku od razvoja određenih bolesti. Na primjer, ako pacijent ima nedostajuću vrijednost za određeni biomarker, moglo bi ukazivati na to da pacijent nije prošao potreban test. Ove se informacije mogu koristiti za daljnjim ispitivanjem i tretmanu.
2. Finansije
U finansijama se "Nan" vrijednosti mogu koristiti za predstavljanje nedostajućih financijskih podataka, poput cijena dionica ili kreditnih rejtinga. Uključivanjem informiranja nestalih u naše modele, potencijalno možemo poboljšati tačnost naših procjena rizika i odluka o investiranju. Na primjer, ako kompanija ima nestanu vrijednost za svoju zaradu po dionici, mogla bi ukazivati na to da se kompanija suočava s financijskim poteškoćama. Te se informacije mogu koristiti za prilagođavanje naše strategije ulaganja u skladu s tim.
3. Internet stvari (IOT)
U IOT aplikacijama "Nan" se mogu koristiti za predstavljanje očitavanja nestalih senzora. Korištenjem odgovarajućih algoritma koji mogu podnijeti nedostajuće podatke, možemo osigurati pouzdanost i tačnost naših IOT sistema. Na primjer, u pametnom kućnom sistemu, ako senzor ima nedostajuću vrijednost za temperaturu, mogla bi ukazivati na to da senzor ne radi. Te se informacije mogu koristiti za pokretanje upozorenja i održavanja rasporeda.
Zaključak
Zaključno, vrijednosti "Nan" mogu se efikasno koristiti u značajkama podataka, ali zahtijeva pažljivo razmatranje potencijalnih koristi i izazova. Identificiranjem obrazaca nestalog, ugradnje nesigurnosti i korištenjem odgovarajućih algoritma i metoda imputacije, možemo iskoristiti informacije sadržane u vrijednostima "Nan" za poboljšanje performansi naših mašina za učenje.
Kao dobavljač proizvoda koji se odnose na vrijednosti "Nan" nudimo niz rješenja koja će vam pomoći u rješavanju podataka o nedostajućim podacima u vašim podacima. Naši proizvodi uključuju alate za predprocesiranje podataka, algoritmi imputacije i modele mašinskog učenja koji mogu podnijeti nedostajuće podatke. Ako ste zainteresirani za učenje više o tome kako vam naši proizvodi mogu pomoći u potrebama za inženjerskom značajkom podataka, kontaktirajte nas kako bismo razgovarali o vašim zahtjevima.
Kada su u pitanju povezani proizvodi, možda ćete biti zainteresirani i za sljedeće:
Reference
- Mala, Rja, & Rubin, DB (2019). Statistička analiza sa nedostajućim podacima. Wiley.
- Van Buuren, S. (2018). Fleksibilna imputacija nedostajućih podataka. Chapman i Hall / CRC.
- Hastie, T., Tibshirani, R. i Friedman, J. (2009). Elementi statističkog učenja: rudarstvo podataka, zaključak i predviđanje. Springer.
