Cara menangani data dan kaedah biasa yang tidak bebas dan teragih sama

Tidak bebas dan teragih sama bermakna sampel dalam set data tidak memenuhi syarat bebas dan teragih serupa. Ini bermakna sampel tidak diambil secara bebas daripada pengedaran yang sama. Keadaan ini boleh memberi kesan negatif terhadap prestasi beberapa algoritma pembelajaran mesin, terutamanya jika pengedaran tidak seimbang atau terdapat korelasi antara kelas.

Dalam pembelajaran mesin dan sains data, biasanya diandaikan bahawa data diagihkan secara bebas dan sama, tetapi set data sebenar selalunya mempunyai situasi tidak bebas dan teragih sama. Ini bermakna bahawa mungkin terdapat korelasi antara data dan mungkin tidak sesuai dengan taburan kebarangkalian yang sama. Dalam kes ini, prestasi model mungkin terjejas. Untuk menangani masalah pengagihan tidak bebas dan sama, strategi berikut boleh diguna pakai: 1. Prapemprosesan data: Dengan membersihkan data, mengalih keluar outlier, mengisi nilai yang hilang, dsb., korelasi dan sisihan pengedaran data boleh dikurangkan. 2. Pemilihan ciri: Memilih ciri yang sangat berkorelasi dengan pembolehubah sasaran boleh mengurangkan kesan ciri yang tidak berkaitan pada model dan meningkatkan prestasi model. 3. Penjelmaan ciri: Dengan mengubah data, seperti penjelmaan logaritma, penormalan, dsb., data boleh dibuat lebih dekat kepada bebas dan serupa

Berikut adalah kaedah biasa untuk menangani taburan tidak bebas dan serupa:

1. Pensampelan Semula Data

Pensampelan semula data ialah kaedah menangani taburan tidak bebas dan sama, yang mengurangkan korelasi antara sampel data dengan memperhalusi set data. Kaedah pensampelan semula yang biasa digunakan termasuk Bootstrap dan SMOTE. Bootstrap ialah kaedah pensampelan dengan penggantian, yang menjana set data baharu melalui berbilang pensampelan rawak. SMOTE ialah kaedah mensintesis sampel kelas minoriti untuk mengimbangi pengedaran kelas dengan menghasilkan sampel sintetik baharu berdasarkan sampel kelas minoriti. Kaedah ini boleh menangani ketidakseimbangan sampel dan masalah korelasi dengan berkesan serta meningkatkan prestasi dan kestabilan algoritma pembelajaran mesin.

2. Kaedah penyesuaian pengedaran

Kaedah penyesuaian pengedaran ialah kaedah yang boleh menyesuaikan parameter model secara adaptif untuk menyesuaikan diri dengan data yang diedarkan secara tidak bebas. Kaedah ini boleh melaraskan parameter model secara automatik mengikut pengedaran data untuk meningkatkan prestasi model. Kaedah penyesuaian pengedaran biasa termasuk pembelajaran pemindahan, penyesuaian domain, dsb.

3. Kaedah pembelajaran pelbagai tugas

Kaedah pembelajaran pelbagai tugas ialah kaedah yang boleh mengendalikan pelbagai tugas pada masa yang sama dan boleh meningkatkan prestasi model dengan berkongsi parameter model. Kaedah ini boleh menggabungkan tugas yang berbeza menjadi satu keseluruhan, supaya korelasi antara tugas boleh dieksploitasi untuk meningkatkan prestasi model. Kaedah pembelajaran berbilang tugas sering digunakan untuk memproses data tidak bebas dan teragih sama, dan boleh menggabungkan set data daripada tugasan yang berbeza untuk meningkatkan keupayaan generalisasi model.

4. Kaedah Pemilihan Ciri

Kaedah pemilihan ciri ialah kaedah yang boleh memilih ciri yang paling relevan untuk melatih model. Dengan memilih ciri yang paling relevan, bunyi bising dan maklumat yang tidak berkaitan dalam data bukan IID boleh dikurangkan, dengan itu meningkatkan prestasi model. Kaedah pemilihan ciri termasuk kaedah penapisan, kaedah pembungkusan dan kaedah terbenam.

5. Kaedah pembelajaran ensemble

Kaedah pembelajaran ensemble ialah kaedah yang boleh mengintegrasikan pelbagai model untuk meningkatkan prestasi keseluruhan. Dengan menggabungkan model yang berbeza, bias dan varians antara model boleh dikurangkan, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi model. Kaedah pembelajaran bersepadu termasuk Bagging, Boosting, Stacking, dll.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menangani data dan kaedah biasa yang tidak bebas dan teragih sama. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!