Una guida completa su ‘Come gestire i dataset sparsi?

Guida su gestione dataset sparsi

Introduzione

Hai mai visto un dataset che contiene quasi tutti valori nulli? Se sì, non sei solo. Uno dei problemi più frequenti nel machine learning sono i dataset sparsi. Diversi fattori, come sondaggi inadeguati, dati di sensori con letture mancanti o testi con parole mancanti, possono portare alla loro esistenza.

Quando addestrati su dataset sparsi, i nostri modelli di machine learning possono produrre risultati con una precisione relativamente bassa. Questo perché gli algoritmi di machine learning operano sull’assunzione che tutti i dati siano disponibili. Quando ci sono valori mancanti, l’algoritmo potrebbe non essere in grado di determinare correttamente le correlazioni tra le caratteristiche. L’accuratezza del modello aumenterà se viene addestrato su un grande dataset senza valori mancanti. Pertanto, per riempire i dataset sparsi con valori approssimativamente corretti anziché casuali, dobbiamo gestirli con particolare attenzione.

In questa guida, tratterò la definizione, le ragioni e le tecniche per gestire i dataset sparsi.

Obiettivi di apprendimento

Acquisire una comprensione completa dei dataset sparsi e delle loro implicazioni nell’analisi dei dati.
Esplorare varie tecniche per gestire i valori mancanti nei dataset sparsi, tra cui l’imputazione e approcci avanzati.
Scoprire l’importanza dell’analisi esplorativa dei dati (EDA) nel rivelare intuizioni nascoste all’interno dei dataset sparsi.
Implementare soluzioni pratiche per gestire i dataset sparsi utilizzando Python, incorporando dataset del mondo reale ed esempi di codice.

Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.

Cosa sono i dataset sparsi?

Un dataset con molti valori mancanti viene definito dataset sparso. Non esiste una soglia specifica o un percentuale fissa che definisce un dataset come sparso basandosi esclusivamente sulla percentuale di valori mancanti. Tuttavia, un dataset con una percentuale elevata di valori mancanti (comunemente superiore al 50% o più) può essere considerato relativamente sparso. Una tale proporzione significativa di valori mancanti può presentare sfide nell’analisi dei dati e nel machine learning.

Esempio

Immagina di avere un dataset con dati sugli acquisti dei consumatori da un rivenditore online. Supponiamo che il dataset abbia 2000 righe (rappresentanti i consumatori) e dieci colonne (rappresentanti vari attributi come la categoria di prodotto, l’importo dell’acquisto e le informazioni demografiche del cliente).

Per l’esempio, supponiamo che il 40% delle voci del dataset sia mancante, il che suggerisce che per ogni cliente circa 4 su 10 attributi avrebbero valori mancanti. I clienti potrebbero non aver inserito questi valori o potrebbero esserci stati problemi tecnici nella raccolta dei dati.

Anche se non ci sono criteri definiti, il numero significativo di valori mancanti (40%) ci permette di classificare questo dataset come altamente sparso. Una tale grande quantità di dati mancanti può influire sulla affidabilità e l’accuratezza delle analisi e delle attività di modellazione.

Perché i dataset sparsi sono una sfida?

A causa della presenza di molti valori mancanti, i dataset sparsi presentano diverse difficoltà per l’analisi dei dati e la modellazione. Di seguito sono riportati alcuni fattori che rendono difficile lavorare con dataset sparsi:

Mancanza di intuizioni: Poiché molti dati mancano nei dataset sparsi, c’è un problema di riduzione delle informazioni che porta alla perdita di intuizioni significative che potrebbero essere utili per la modellazione.
Risultati distorti: Se il nostro modello produce risultati distorti, ciò costituisce una minaccia. Osserviamo principalmente risultati distorti nei dataset sparsi a causa dei dati mancanti, che fanno sì che il modello si basi su specifiche categorie di caratteristiche.
Impatto significativo sull’accuratezza del modello: I dataset sparsi possono influire negativamente sull’accuratezza di un modello di machine learning. Molti algoritmi non addestrano il modello a meno che tutti i valori mancanti non siano gestiti. I valori mancanti possono portare il modello a imparare pattern errati, che producono risultati errati.

Considerazioni con i dataset sparsi

Quando si lavora con dataset sparsi, ci sono diverse considerazioni da tenere presente. Questi fattori possono aiutare a guidare l’approccio alla gestione dei valori mancanti e al miglioramento dell’accuratezza dei modelli. Esploriamo alcune considerazioni chiave:

La perdita di dati, come quella riscontrata quando un disco complesso presenta un malfunzionamento o un file è corrotto, può comportare dataset sparsi. I modelli di machine learning possono trovare difficoltà nell’essere addestrati a causa di dati mancanti o erronei che possono risultare.
L’incoerenza dei dati, come quando diverse fonti di dati utilizzano formati o definizioni diverse per gli stessi dati, può anche comportare dataset sparsi. A causa di ciò, la fusione dei dati provenienti da molte fonti può essere difficile, con risultati errati o mancanti.
Il sovradattamento è un problema che si verifica quando un modello di machine learning apprende troppo bene i dati di addestramento e non è in grado di generalizzare a nuovi dati. I dataset sparsi potrebbero rendere più difficile prevenire il sovradattamento.
L’addestramento di modelli di machine learning su grandi dataset può essere difficile poiché i dataset sparsi possono essere più costosi dal punto di vista computazionale rispetto ai dataset densi.
Potrebbe essere più difficile comprendere il funzionamento di un modello di machine learning quando si lavora con dataset sparsi rispetto a quelli densi.

Tecniche di preelaborazione per dataset sparsi

La preelaborazione è essenziale per gestire correttamente i dataset sparsi. È possibile migliorare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico, migliorare la qualità dei dati e gestire i valori mancanti utilizzando le adeguate tecniche di preelaborazione. Esaminiamo alcune importanti metodologie per la preparazione dei dataset sparsi:

Pulizia dei dati e gestione dei valori mancanti

La pulizia dei dati e la gestione dei valori mancanti è la prima fase nella preelaborazione di un dataset sparso. I valori mancanti possono verificarsi per diverse ragioni, come l’inserimento errato dei dati o record mancanti. Prima di iniziare qualsiasi altra procedura di preelaborazione, individuare e gestire i valori mancanti è cruciale.

Esistono vari metodi per gestire i valori mancanti. Eliminare semplicemente righe o colonne con dati vuoti è una strategia tipica. Tuttavia, ciò può comportare una perdita di dati e una riduzione dell’accuratezza del modello. Sostituire i valori mancanti con valori stimati è noto come imputazione dei valori mancanti. La media, la mediana e la moda sono alcune delle tecniche di imputazione disponibili.

Scaling e normalizzazione delle caratteristiche

Le caratteristiche devono quindi essere scalate e normalizzate dopo che i dati sono stati puliti e i valori mancanti sono stati gestiti. La scalatura può aiutare gli algoritmi di apprendimento automatico a funzionare meglio garantendo che tutte le parti siano scalate in modo uniforme. La normalizzazione, invece, garantisce che tutte le parti abbiano una media di 0 e una deviazione standard di 1, il che è ottenuto dalla normalizzazione.

Feature engineering e riduzione della dimensionalità

La tecnica del feature engineering consiste nel creare nuove caratteristiche da quelle preesistenti. Questo può essere fatto per migliorare l’efficacia degli algoritmi di apprendimento automatico. La riduzione del numero di elementi in un dataset è nota come riduzione della dimensionalità. Ciò può essere fatto per migliorare l’efficacia degli algoritmi di apprendimento automatico e facilitare la visualizzazione dei dati.

Sono disponibili numerosi metodi di riduzione della dimensionalità e feature engineering. Le strategie tipiche includono:

Selezione delle caratteristiche: consiste nella scelta di un sottoinsieme di caratteristiche cruciali per il compito corrente.
Estrazione delle caratteristiche: questo processo consiste nella costruzione di nuove caratteristiche da quelle preesistenti.
La riduzione del numero di caratteristiche in un dataset è nota come riduzione della dimensionalità.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def preprocess_sparse_dataset(data):
    missing_percentage = (data.isnull().sum() / len(data)) * 100
    threshold = 70  
    columns_to_drop = missing_percentage[missing_percentage > threshold].index
    data = data.drop(columns_to_drop, axis=1)
    
    missing_columns = data.columns[data.isnull().any()].tolist()
    
    # Imputazione dei valori mancanti utilizzando l'imputazione KNN
    imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)  # Imposta il numero di vicini
    data[missing_columns] = imputer.fit_transform(data[missing_columns])
    
    # Scaling e normalizzazione delle caratteristiche numeriche
    numerical_columns = data.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
    scaler = StandardScaler()
    data[numerical_columns] = scaler.fit_transform(data[numerical_columns])
    
    return data

Gestione delle classi sbilanciate nei dataset sparsi

I dataset sparsi incontrano frequentemente il problema della distribuzione sbilanciata delle classi, in cui una o più classi possono essere sovrarappresentate in modo sproporzionato. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono avere difficoltà nel prevedere in modo efficace la classe minoritaria a causa di un bias a favore della classe maggioritaria. Per affrontare questo problema, è possibile utilizzare diversi metodi. Esaminiamo i seguenti:

Comprensione dello sbilanciamento delle classi

Prima di approfondire le strategie di gestione, è essenziale comprendere gli effetti delle classi sbilanciate. Nei dataset sbilanciati, le prestazioni del modello possono evidenziare un alto bias a favore della classe maggioritaria, portando a una precisione di previsione inferiore per la classe minoritaria. Questo è particolarmente problematico quando la classe minoritaria è importante o rappresenta un risultato significativo.

Tecniche per affrontare lo sbilanciamento delle classi

Data Resampling: La ridistribuzione dei dati consiste nel bilanciare il set di addestramento, mediante il sovracampionamento della classe minoritaria, il sottocampionamento della classe maggioritaria o una combinazione di entrambi. Le tecniche di sovracampionamento includono il sovracampionamento casuale, il sintetico minoritario sovracampionamento (SMOTE) e il campionamento sintetico adattivo (ADASYN). Le tecniche di sottocampionamento includono Tomek Links, NearMiss e Random Undersampling. Le tecniche di ridistribuzione sono progettate per aumentare la rappresentazione della classe minoritaria o ridurre la dominanza della classe maggioritaria.
Ponderazione delle classi: Molti algoritmi di apprendimento automatico possono assegnare diverse ponderazioni alle classi per superare lo sbilanciamento delle classi. Durante l’addestramento del modello, ciò attribuisce alla classe minoritaria un peso maggiore e riduce l’importanza della classe maggioritaria. Ciò consente al modello di dare priorità alla classe minoritaria e modificare il confine decisionale se necessario.
Apprendimento sensibile al costo: L’apprendimento sensibile al costo prevede l’assegnazione di costi di misclassificazione a diverse classi durante l’addestramento del modello. Il modello è motivato a concentrarsi maggiormente sulla precisione delle previsioni, commettendo errori di classificazione della classe minoritaria a un prezzo più alto. Per far funzionare questa strategia, è necessaria una comprensione approfondita della matrice dei costi correlata.
Metodi di insieme: I metodi di insieme combinano più classificatori per aumentare l’accuratezza delle previsioni. È possibile costruire un insieme di modelli, ognuno addestrato su un sottoinsieme diverso dei dati, utilizzando strategie come bagging, boosting e stacking. L’utilizzo di approcci di insieme può migliorare la capacità del modello di identificare i pattern sia nella classe maggioritaria che in quella minoritaria.

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from sklearn.model_selection import train_test_split

def handle_imbalanced_classes(data):
    X = data.drop('MonthlyIncome', axis=1)  
    y = data['MonthlyIncome']

    # Eseguo il sovra-campionamento utilizzando SMOTE
    oversampler = SMOTE()
    X_resampled, y_resampled = oversampler.fit_resample(X, y)

    # Eseguo il sotto-campionamento utilizzando RandomUnderSampler
    undersampler = RandomUnderSampler()
    X_resampled, y_resampled = undersampler.fit_resample(X_resampled, y_resampled)

    return X_resampled, y_resampled

Scegliere gli Algoritmi di Machine Learning Giusti per Dataset Sparsi

Scegliere gli algoritmi di machine learning appropriati è essenziale per produrre risultati precisi e affidabili quando si lavora con dataset sparsi. A causa delle loro proprietà uniche, alcuni algoritmi sono più adatti per gestire dati sparsi. In questa sezione, esamineremo gli algoritmi che funzionano bene con dataset sparsi e discuteremo i fattori da considerare nella scelta di un approccio.

Algoritmi Adatti per Dataset Sparzi

Naive Bayes: Si dice comunemente che i classificatori Naive Bayes siano efficaci con dati sparsi. Modellano efficientemente le caratteristiche leggere basate sull’indipendenza delle caratteristiche.
Alberi Decisionali: Gli algoritmi basati sugli alberi decisionali, come Random Forest e Gradient Boosting, possono gestire efficacemente dati sparsi. Gli alberi decisionali possono catturare relazioni non lineari nei dati e gestire in modo intuitivo i valori mancanti.
Support Vector Machines (SVM): Le SVM possono gestire efficacemente dati sparsi, specialmente se abbinati alle corrette funzioni kernel. Sono in grado di gestire spazi di caratteristiche ad alta dimensionalità ed efficienti nel registrare relazioni complesse.
Modelli Lineari Sparzi: Per l’uso con dati sparsi, sono stati sviluppati algoritmi come la Regressione Lasso e la Regressione Elastic Net. Penalizzando i coefficienti, scelgono le caratteristiche che rendono il modello leggero.

Considerazioni per la Selezione dell’Algoritmo

L’efficienza dell’algoritmo: I dataset sparsi possono contenere numerose caratteristiche e valori mancanti. La scelta di algoritmi in grado di gestire efficacemente dati ad alta dimensionalità è fondamentale.
Interpretabilità del modello: Alcuni algoritmi, come gli alberi decisionali e i modelli lineari, producono risultati facili da comprendere, il che aiuta a determinare come le caratteristiche nei dataset sparsi influenzano i dati.
Robustezza dell’algoritmo: I dati sparsi possono contenere rumore e valori anomali. È fondamentale selezionare algoritmi in grado di gestire con successo valori anomali resistenti al rumore.
Scalabilità: Considerare la capacità dell’algoritmo di gestire grandi dataset con molte caratteristiche. Con dati ad alta dimensionalità, alcuni algoritmi potrebbero non scalare in modo efficace.
Conoscenza del Dominio: Utilizzare la conoscenza del dominio può aiutare a scegliere algoritmi compatibili con le particolarità del problema e dei dati.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

def train_model(X, y):
    # Addestramento di un modello lineare sparso (ad esempio, Regressione Logistica) sui dati campionati
    model = LogisticRegression(solver='saga', penalty='elasticnet', l1_ratio=0.8, max_iter=1000)
    model.fit(X, y)

    return model

Valutare le Prestazioni del Modello su Dataset Sparsi

La valutazione delle prestazioni dei modelli di machine learning è fondamentale per determinarne l’efficacia e prendere decisioni sagge. Ma a causa delle caratteristiche uniche di tali dati, valutare le prestazioni del modello su dataset sparsi richiede uno studio attento. Questa parte esaminerà la gestione dello sbilanciamento delle classi nella valutazione delle prestazioni, la cross-validazione, le misure delle prestazioni, ecc.

Cross-Validazione e Misure delle Prestazioni

La cross-validazione è un metodo popolare per valutare le prestazioni del modello, in particolare su dataset sparsi. Riduce la possibilità di overfitting e aiuta a determinare le prestazioni del modello su dati ipotetici. Di seguito sono elencate alcune considerazioni per la cross-validazione su dataset sparsi:

Campionamento Stratificato: Assicurarsi che ogni fold mantenga la stessa distribuzione delle classi del dataset originale durante la cross-validazione. Questo è fondamentale per evitare risultati di valutazione distorti quando si tratta di classi sbilanciate.
K-Fold Cross-Validation: Suddividere il dataset in K sottoinsiemi o fold per la cross-validazione K-fold. Dopo aver testato il modello su K-1 fold, si utilizza il fold rimanente per la valutazione. Ogni fold funge da set di validazione una volta durante l’iterazione K-fold di questo processo. Successivamente, le misure delle prestazioni vengono mediamente calcolate sulle K iterazioni.
Repeated Cross-Validation: Ripetiamo la procedura di cross-validazione diverse volte utilizzando diverse partizioni casuali dei dati. Ciò aiuta a produrre stime delle prestazioni più affidabili e solide.

Gestione dello squilibrio di classe nell’evaluazione delle prestazioni

La disparità di classe può influire negativamente sull’evaluazione delle prestazioni, in particolare quando vengono utilizzate misurazioni tradizionali come l’accuratezza. Pensate di utilizzare le seguenti strategie per ridurre gli effetti dell’ineguaglianza di classe:

Matrice di confusione: Valutando i veri positivi, i veri negativi, i falsi positivi e i falsi negativi nella matrice di confusione, è possibile acquisire una comprensione più approfondita delle prestazioni del modello. Aiuta a capire quanto bene il modello può prevedere ciascuna classe.
Curva Precisione-Richiamo: Disegnando la curva precisione-richiamo è possibile vedere come precisione e richiamo vengono scambiati per diversi criteri di classificazione. Questa curva è utile per dataset non bilanciati.
Valutazione specifica della classe: Prestare attenzione agli indicatori di prestazione per la classe minoritaria anziché valutare le prestazioni del modello in tutte le categorie.

from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt

def evaluate_model(model, X, y):
    # Eseguendo la cross-validation utilizzando lo stratified K-fold
    cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
    scores = cross_val_score(model, X, y, cv=cv, scoring='accuracy')

    print("Media dell'accuratezza della cross-validation:", scores.mean())

    # Generazione della matrice di confusione
    y_pred = model.predict(X)
    cm = confusion_matrix(y, y_pred)
    print("Matrice di Confusione:")
    print(cm)

    # Generazione del report di classificazione
    report = classification_report(y, y_pred)
    print("Report di Classificazione:")
    print(report)

    # Generazione della curva precisione-richiamo
    precision, recall, _ = precision_recall_curve(y, model.predict_proba(X)[:, 1])
    plt.figure()
    plt.plot(recall, precision)
    plt.xlabel('Richiamo')
    plt.ylabel('Precisione')
    plt.title('Curva Precisione-Richiamo')
    plt.show()

Conclusioni

A causa dei valori mancanti e del loro effetto sulle prestazioni del modello, la gestione di dataset sparsi nell’analisi dei dati e nell’apprendimento automatico può essere difficile. Tuttavia, i dataset sparsi possono essere gestiti con successo mediante l’uso di metodi e approcci appropriati. Possiamo superare le difficoltà presentate dai dataset sparsi e utilizzare il loro potenziale per ottenere informazioni preziose e previsioni precise sperimentando continuamente e modificando metodologie.

Punti chiave

I dataset sparsi presentano alte percentuali di valori mancanti, che influiscono sulla precisione e sulla affidabilità dei modelli di apprendimento automatico.
I metodi di preelaborazione come la pulizia dei dati, la gestione dei valori mancanti e l’ingegneria delle caratteristiche sono essenziali per la gestione dei dataset sparsi.
La modellazione corretta dei dataset richiede la selezione di tecniche appropriate, come il Naive Bayes, gli alberi decisionali, le macchine a vettori di supporto e i modelli lineari sparsi.
La creazione di algoritmi specializzati, la ricerca sulle tecniche di deep learning, l’incorporazione dell’esperienza nel dominio e l’uso di metodi di insieme per una migliore performance su dataset sparsi sono alcune delle future direzioni.

Domande frequenti (FAQ)

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