Az adattudomány és a gépi tanulás területén a hiányzó értékek kezelése, amelyeket gyakran „NAN” -nak (nem számnak) képviselnek, az adatfunkció -tervezés kritikus szempontja. Mint a „NAN” értékekkel kapcsolatos termékekre szakosodott beszállító, első kézből tanúja voltam a különféle perspektíváknak és gyakorlatoknak, amelyek körülvették az ezen a területen való használatukat. A blogbejegyzés célja annak feltárása, hogy a „NAN” értékek hatékonyan felhasználhatók -e az adatfunkció -tervezésben, a lehetséges előnyökkel, kihívásokkal és gyakorlati alkalmazásokba merítve.
A 'nan' értékek megértése
Mielőtt megvitatnánk a szolgáltatásmérnöki használatukat, elengedhetetlen megérteni, hogy mi a „NAN” értékek. A programozási nyelvekben, mint például a Python, a 'Nan' egy speciális lebegőpontos érték, amelyet a meghatározhatatlan vagy nem képviselhetetlen numerikus eredmények ábrázolására használnak. Például, ha a nullát elosztja nullával, vagy ha a negatív szám négyzetgyökét veszi fel olyan környezetben, ahol a komplex számok nem támogatják, „NAN” értéket eredményezhetnek.
Egy adatkészletben a 'nan' értékek általában a hiányzó adatokat jelzik. Ennek oka a különféle okok, például az adatbeviteli hibák, az érzékelő hibás működése vagy a hiányos felmérések. Hagyományosan a „nan” értékeket olyan kellemetlenségnek tekintik, amelyet a további elemzés előtt el kell távolítani vagy be kell imputálni. Vannak olyan helyzetek, amikor ezek az értékek értékes információkat szolgáltathatnak.
A „NAN” értékek használatának lehetséges előnyei a funkcióképzésben
1. A hiányosság mintáinak azonosítása
A „NAN” értékek jelenléte vagy hiánya egy adatkészletben feltárhatja a mögöttes mintákat. Például, ha egy adott szolgáltatásnak az adatok egy adott részhalmazában nagy a „NAN” értékek aránya, akkor ez jelezheti az adott részhalmaz adatgyűjtési folyamatának problémáját. Az új funkciók létrehozásával a hiányzó minták alapján potenciálisan javíthatjuk a gépi tanulási modellek teljesítményét.
Vegye figyelembe az ügyfél -tranzakciók adatkészletét, ahol egyes ügyfeleknek hiányoznak a hitelképességük értéke. Ahelyett, hogy egyszerűen beillesztenénk ezeket az értékeket, létrehozhatunk egy bináris funkciót, amely jelzi, hogy hiányzik -e az ügyfél hitelképessége vagy sem. Ez az új szolgáltatás fontos információkat rögzíthet az ügyfél kockázati profiljáról, mivel a hiányzó hitelképességgel rendelkező ügyfelek valószínűleg nem teljesíthetik fizetésüket.
2. A bizonytalanság beépítése
Bizonyos esetekben a „Nan” értékek valódi bizonytalanságot jelenthetnek az adatokban. Például egy idősoros adatkészletben egy „NAN” érték egy adott idő lépésben jelezheti, hogy a mérés nem volt elérhető vagy megbízhatatlan. Ha ezeket a „NAN” értékeket az adatkészletben tartja, és megfelelő algoritmusokat használva, amelyek képesek kezelni a hiányzó adatokat, beépíthetjük ezt a bizonytalanságot modellünkbe.
Az egyik megközelítés olyan valószínűségi modellek használata, amelyek megbecsülhetik a hiányzó értékek valószínűségi eloszlását. Ezek a modellek ezután több lehetséges imputációt generálhatnak, lehetővé téve számunkra, hogy figyelembe vegyék az adatok bizonytalanságát. Ez robusztusabb és pontosabb előrejelzésekhez vezethet, különösen olyan helyzetekben, amikor a hiányzó adatok nem hiányzik teljesen.
3.
A 'NAN' értékek jelenléte a szolgáltatás kiválasztásának kritériumaként is használható. A nagyszámú „NAN” értékkel rendelkező funkciók kevésbé informatívak vagy nehezebbek lehetnek dolgozni. Ha eltávolítjuk ezeket a funkciókat, vagy alacsonyabb súlyokat hozzárendelünk, csökkenthetjük az adatkészlet dimenzióját és potenciálisan javíthatjuk modelljeink teljesítményét.
Például egy nagydimenziós adatkészletben, amely több száz funkcióval rendelkezik, egyes funkciók jelentős arányban lehetnek a „NAN” értékek. Ha azonosítjuk ezeket a funkciókat, és eltávolítjuk azokat az adatkészletből, az informatív tulajdonságokra összpontosíthatunk és csökkenthetjük modelljeink számítási bonyolultságát.
A „NAN” értékek használatának kihívásai a funkcióképzésben
1. Kompatibilitás a gépi tanulási algoritmusokkal
Nem minden gépi tanulási algoritmus képes közvetlenül kezelni a „NAN” értékeket. Számos algoritmus, például a lineáris regresszió, a döntési fák és az ideghálózatok, a bemeneti adatok befejezését igénylik. Ezért, ha ezeket az algoritmusokat szeretnénk használni, akkor az adatokat elő kell feldolgoznunk a „NAN” értékek eltávolításához vagy beillesztéséhez.
Néhány algoritmus, például a véletlenszerű erdők és a gradiens -fellendítő gépek bizonyos mértékben képes kezelni a hiányzó adatokat. Ezek az algoritmusok feloszthatják az adatokat a „NAN” értékek jelenléte vagy hiánya alapján, lehetővé téve számukra a hiányzó mintákban szereplő információk rögzítését.
2. Imputációs elfogultság
A 'NAN' értékek bevezetésekor fennáll annak a veszélye, hogy az elfogultságot az adatkészletbe vezetik be. Az imputálási módszer megválasztása jelentős hatással lehet a gépi tanulási modellek teljesítményére. Például, ha a hiányzó értékek kitöltésére használjuk az átlagos imputálást, feltételezzük, hogy a hiányzó értékek hasonlóak a megfigyelt értékek átlagához. Lehet, hogy ez nem igaz minden esetben, különösen, ha a hiányzó adatok nem hiányzik teljesen véletlenszerűen.
Ennek a kockázatnak a csökkentése érdekében kifinomultabb imputálási módszereket alkalmazhatunk, például többszörös imputálás vagy modell alapú imputálás. Ezek a módszerek több lehetséges imputációt generálhatnak a megfigyelt adatok és a hiányzó értékek alapjául szolgáló eloszlás alapján, csökkentve az imputálási folyamat által bevezetett torzítást.
3. Adatszivárgás
Ha a „NAN” értékeket használja a szolgáltatásmérnöki műszakban, akkor fennáll az adatszivárgás veszélye. Az adatok szivárgása akkor fordul elő, amikor a tesztkészletből származó információkat véletlenül használják az edzési folyamatban, ami túl optimista teljesítménybecslésekhez vezet. Például, ha a „NAN” értékeket a képzési készletben a tesztkészlet információk felhasználásával beillesztjük, akkor a modell megtanulhatja, hogy támaszkodjon ezen információkra, és rosszul teljesítsen az új adatokra.
Az adatok szivárgásának elkerülése érdekében biztosítanunk kell, hogy az imputálási folyamatot külön -külön végezzék az edzés és a tesztkészleteken. A képzési beállítás segítségével becsülhetjük meg az imputációs módszer paramétereit, majd ugyanazt a módszert alkalmazhatjuk a tesztkészletre anélkül, hogy a tesztkészletből származó információkat felhasználnánk.
A 'NAN' értékek használatának gyakorlati alkalmazásai a szolgáltatásmérnökben
1. egészségügyi ellátás
Az egészségügyben a „NAN” értékek felhasználhatók a hiányzó orvosi nyilvántartások vagy a teszt eredmények ábrázolására. Az új funkciók létrehozásával a hiányossági minták alapján potenciálisan azonosíthatjuk azokat a betegeket, akiknek nagy a kockázata bizonyos betegségek kialakulásának. Például, ha egy betegnek hiányzó értéke van egy adott biomarkerhez, ez azt jelezheti, hogy a beteg nem ment keresztül a szükséges teszten. Ez az információ felhasználható a további tesztelés és kezelés rangsorolására.
2. Finanszírozás
A pénzügyekben a „NAN” értékek felhasználhatók a hiányzó pénzügyi adatok, például a részvényárak vagy a hitelminősítések ábrázolására. A hiányossági információk beépítésével modelleinkbe potenciálisan javíthatjuk a kockázatértékelések és a befektetési döntések pontosságát. Például, ha egy vállalatnak hiányzó a részvényenkénti eredménye, akkor azt jelezheti, hogy a társaság pénzügyi nehézségekkel szembesül. Ez az információ felhasználható a befektetési stratégiánk ennek megfelelő kiigazítására.
3. A tárgyak internete (IoT)
Az IoT alkalmazásokban a „NAN” értékek felhasználhatók a hiányzó érzékelő leolvasásainak ábrázolására. Megfelelő algoritmusok használatával, amelyek képesek kezelni a hiányzó adatokat, biztosíthatjuk az IoT rendszereink megbízhatóságát és pontosságát. Például egy intelligens otthoni rendszerben, ha egy érzékelőnek hiányzó a hőmérséklete, akkor ez azt jelezheti, hogy az érzékelő hibásan működik. Ez az információ felhasználható egy riasztás és az ütemezés karbantartásának kiváltására.
Következtetés
Összegezve: a „NAN” értékek hatékonyan felhasználhatók az adatfunkció -tervezésben, de ehhez a lehetséges előnyök és kihívások alapos megfontolása szükséges. A hiányosság mintáinak azonosításával, a bizonytalanság beépítésével, valamint a megfelelő algoritmusok és az imputálási módszerek felhasználásával kihasználhatjuk a „NAN” értékekben szereplő információkat a gépi tanulási modellek teljesítményének javítása érdekében.
A „NAN” értékekkel kapcsolatos termékek szállítójaként számos megoldást kínálunk, amelyek segítenek a hiányzó adatok kezelésében az adatkészletekben. Termékeink tartalmazzák az adatok előfeldolgozási eszközeit, az imputációs algoritmusokat és a gépi tanulási modelleket, amelyek képesek kezelni a hiányzó adatokat. Ha érdekli, hogy többet megtudjon arról, hogy termékeink miként segíthetnek az adatszolgáltatási igényekhez, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megvitassa az Ön igényeit.
A kapcsolódó termékek vonatkozásában a következők is érdeklődhetnek:
Referenciák
- Little, RJA és Rubin, DB (2019). Statisztikai elemzés hiányzó adatokkal. Wiley.
- Van Buuren, S. (2018). A hiányzó adatok rugalmas imputálása. Chapman és Hall/CRC.
- Hastie, T., Tibshirani, R. és Friedman, J. (2009). A statisztikai tanulás elemei: adatbányászat, következtetés és előrejelzés. Springer.
