U području znanosti o podacima i strojnog učenja, rukovanje nedostajućim vrijednostima, često predstavljenim kao 'nan' (nije broj), kritičan je aspekt inženjerstva značajki podataka. Kao dobavljač specijaliziran za proizvode povezane s vrijednostima 'Nan', iz prve sam ruke bio svjedok različitih perspektiva i praksi koje okružuju njihovu upotrebu u ovom polju. Ovaj post na blogu ima za cilj istražiti mogu li se vrijednosti „nan“ učinkovito iskoristiti u inženjerstvu značajki podataka, uranjajući u potencijalne koristi, izazove i praktične primjene.
Razumijevanje 'nan' vrijednosti
Prije nego što razgovaramo o njihovoj upotrebi u inženjerstvu značajki, ključno je razumjeti što su "Nan" vrijednosti. U programskim jezicima poput Pythona, 'Nan' je posebna vrijednost s pomičnom točkom koja se koristi za predstavljanje nedefiniranih ili nereprezentativnih numeričkih rezultata. Na primjer, dijeljenje nule s nulom ili uzimanje kvadratnog korijena negativnog broja u kontekstu u kojem složeni brojevi nisu podržani mogu rezultirati 'Nan' vrijednošću.
U skupu podataka "Nan" vrijednosti obično ukazuju na nedostajuće podatke. To bi moglo biti zbog različitih razloga, poput pogrešaka unosa podataka, neispravnosti senzora ili nepotpunih anketa. Tradicionalno, 'Nan' vrijednosti vide se kao smetnja koju je potrebno ukloniti ili pripisati prije daljnje analize. Međutim, postoje situacije u kojima te vrijednosti mogu nositi vrijedne informacije.
Potencijalne prednosti korištenja vrijednosti 'nan' u inženjerstvu značajki
1. Identificiranje obrazaca nestale
Prisutnost ili odsutnost 'nan' vrijednosti u skupu podataka može otkriti temeljne obrasce. Na primjer, ako određena značajka ima visok udio vrijednosti 'nan' u određenom podskupini podataka, to bi moglo ukazivati na problem s postupkom prikupljanja podataka za taj podskup. Stvaranjem novih značajki na temelju obrazaca nestale, potencijalno možemo poboljšati performanse modela strojnog učenja.
Razmislite o skupu podataka o kupcima u kojima neki kupci nedostaju vrijednosti za svoje kreditne rezultate. Umjesto da jednostavno namećemo ove vrijednosti, možemo stvoriti binarnu značajku koja ukazuje na to nedostaje li kreditni rezultat kupca ili ne. Ova nova značajka mogla bi obuhvatiti važne informacije o kupčevom profilu rizika, jer bi kupci s nedostajućim kreditnim rezultatima mogli biti vjerojatnije da će neplaćati u njihovim plaćanjima.
2. Uključivanje neizvjesnosti
U nekim slučajevima, "Nan" vrijednosti mogu predstavljati istinsku nesigurnost u podacima. Na primjer, u skupu podataka o vremenskim serijama, vrijednost "Nan" u određenom vremenskom koraku mogla bi ukazivati na to da mjerenje nije bilo dostupno ili je nepouzdano. Zadržavajući ove 'nan' vrijednosti u skupu podataka i korištenjem odgovarajućih algoritama koji mogu podnijeti nedostajuće podatke, ovu nesigurnost možemo uključiti 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 objasnimo nesigurnost u podacima. To može dovesti do robusnijih i preciznijih predviđanja, posebno u situacijama kada podaci koji nedostaju ne nedostaju u potpunosti nasumično.
3. Odabir značajki i smanjenje dimenzije
Prisutnost 'Nan' vrijednosti može se koristiti i kao kriterij za odabir značajki. Značajke s velikim brojem 'Nan' vrijednosti mogu biti manje informativne ili s kojima je teže raditi. Uklanjanjem ovih značajki ili im dodjeljivanjem nižih utega možemo smanjiti dimenzionalnost skupa podataka i potencijalno poboljšati performanse naših modela.
Na primjer, u visokodimenzionalnom skupu podataka sa stotinama značajki, neke značajke mogu imati značajan dio vrijednosti 'NAN'. Identificirajući ove značajke i uklanjajući ih iz skupa podataka, možemo se usredotočiti na informativnije značajke i smanjiti računalnu složenost naših modela.
Izazovi korištenja vrijednosti 'nan' u inženjerstvu značajki
1. Kompatibilnost s algoritmima strojnog učenja
Ne mogu svi algoritmi strojnog učenja izravno podnijeti 'NAN' vrijednosti. Mnogi algoritmi, poput linearne regresije, stabala odluka i neuronskih mreža, zahtijevaju da ulazne podatke budu dovršene. Stoga, ako želimo koristiti ove algoritme, moramo unaprijed obraditi podatke da bismo uklonili ili pripili vrijednosti 'Nan'.
Međutim, neki algoritmi, poput nasumičnih šuma i strojeva za pojačavanje gradijenta, mogu u određenoj mjeri podnijeti nedostajuće podatke. Ovi algoritmi mogu podijeliti podatke na temelju prisutnosti ili odsutnosti 'nan' vrijednosti, omogućujući im da uhvate informacije sadržane u obrascima nedostatka.
2. pristranost imputacije
Prilikom nametanja "Nan" vrijednosti, postoji rizik od uvođenja pristranosti u skup podataka. Izbor metode imputacije može imati značajan utjecaj na performanse modela strojnog učenja. Na primjer, ako koristimo srednju imputaciju za popunjavanje nedostajućih vrijednosti, pretpostavljamo da su vrijednosti koje nedostaju slične srednjoj vrijednosti promatranih vrijednosti. To možda nije istina u svim slučajevima, pogotovo ako podaci koji nedostaju ne nedostaju u potpunosti nasumično.
Da bismo ublažili ovaj rizik, možemo koristiti sofisticirane metode imputacije, poput višestruke imputacije ili imputacije temeljene na modelu. Ove metode mogu generirati više mogućih imputacija na temelju promatranih podataka i temeljne raspodjele nedostajućih vrijednosti, smanjujući pristranost uvedene postupkom imputacije.
3. Propuštanje podataka
Kada koristite 'Nan' vrijednosti u inženjerstvu značajki, postoji rizik od curenja podataka. Propuštanje podataka nastaje kada se informacije iz testnog skupa nehotice koriste u procesu treninga, što dovodi do prekomjernog optimističnih procjena performansi. Na primjer, ako pripišemo vrijednosti 'NAN' u setu treninga koristeći informacije iz testnog skupa, model se može naučiti osloniti na ove informacije i loše se baviti novim podacima.
Da bismo izbjegli curenje podataka, moramo osigurati da se postupak imputacije provodi odvojeno na setovima za obuku i test. Možemo upotrijebiti skup obuke za procjenu parametara metode imputacije, a zatim primijeniti istu metodu na testni skup bez korištenja bilo kakvih podataka iz testnog skupa.
Praktične primjene korištenja vrijednosti 'nan' u inženjerstvu značajki
1. Zdravstvena zaštita
U zdravstvu, vrijednosti "Nan" mogu se koristiti za predstavljanje nedostajućih medicinskih kartona ili rezultata ispitivanja. Stvaranjem novih značajki na temelju obrazaca nestale, potencijalno možemo identificirati pacijente s visokim rizikom od razvoja određenih bolesti. Na primjer, ako pacijent ima vrijednost koja nedostaje za određeni biomarker, to bi moglo ukazivati na to da pacijent nije prošao potreban test. Te se informacije mogu koristiti za prioritet daljnjim testiranjem i liječenjem.
2. financije
U financijama, vrijednosti "Nan" mogu se koristiti za predstavljanje nedostajućih financijskih podataka, poput cijena dionica ili kreditnih ocjena. Uključivanjem podataka o nedostatku u naše modele, potencijalno možemo poboljšati točnost naših procjena rizika i odluke o ulaganjima. Na primjer, ako tvrtka ima vrijednost koja nedostaje za svoju zaradu po dionici, to bi moglo ukazivati na to da se tvrtka suočava s financijskim poteškoćama. Te se informacije mogu u skladu s tim prilagoditi našu strategiju ulaganja.
3. Internet stvari (IoT)
U IoT aplikacijama, vrijednosti "Nan" mogu se koristiti za predstavljanje očitanja senzora koji nedostaju. Korištenjem odgovarajućih algoritama koji mogu podnijeti nedostajuće podatke, možemo osigurati pouzdanost i točnost naših IoT sustava. Na primjer, u sustavu pametnog doma, ako senzor ima vrijednost za temperaturu, to bi moglo ukazivati na to da senzor ne radi. Te se informacije mogu koristiti za pokretanje upozorenja i zakazivanje održavanja.
Zaključak
Zaključno, 'Nan' vrijednosti mogu se učinkovito koristiti u inženjeringu značajki podataka, ali zahtijeva pažljivo razmatranje potencijalnih koristi i izazova. Identificiranjem obrazaca nestale, uključivanjem nesigurnosti i korištenjem odgovarajućih algoritama i metoda imputacije, možemo iskoristiti informacije sadržane u 'Nan' vrijednostima za poboljšanje performansi naših modela strojnog učenja.
Kao dobavljač proizvoda koji se odnose na vrijednosti 'Nan', nudimo niz rješenja koja će vam pomoći da se bavite nedostajućim podacima u vašim skupovima podataka. Naši proizvodi uključuju alate za pretprocesiranje podataka, algoritme imputacije i modele strojnog učenja koji mogu podnijeti nedostajuće podatke. Ako ste zainteresirani da saznate više o tome kako vam naši proizvodi mogu pomoći u inženjerskim potrebama podataka, kontaktirajte nas kako bismo razgovarali o vašim zahtjevima.
Kada je riječ o povezanim proizvodima, možda će vas zanimati i sljedeće:
Reference
- Little, Rja, & Rubin, DB (2019). Statistička analiza s 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, zaključivanje i predviđanje. Springer.
