Informationen zu Dataset-Transformationen

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Ich arbeite an einem Projekt für maschinelles Lernen und benötige Hilfe beim Transformieren großer Datasets. Unten findest du Code, mit dem fehlende Werte verarbeitet, die Werte standardisiert und die Daten ausgeglichen werden. Kannst du mir diesen Code erklären? Ich muss wissen, ob die Reihenfolge dieser Schritte wichtig ist. Muss ich die Daten in der Aufteilung trotzdem schichten, wenn die Trainingsdaten später ausgeglichen werden? Müssen die Testdaten ausgewogen sein, bevor die Modellleistung bewertet werden kann? Gib bitte abschließend die Art der Daten an, die für diesen Workflow geeignet sind.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from imblearn.over_sampling import SMOTENC


df = pd.read_csv('my_dataset.csv')

# Remove duplicate rows from the dataset
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Separate the features (X) and the target variable (y)
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y)

# Check class distribution
print(f"Original training set class distribution: {np.bincount(y_train)}")

# Identify numeric and categorical features
numeric_features = [col for col in X_train.columns if 'num_feature' in col]
categorical_features = [col for col in X_train.columns if 'cat_feature' in col]

# Preprocessing pipeline for numeric missing values and feature scaling
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')),
    ('scaler', StandardScaler())
])
# Preprocessing pipeline for categorical missing values and encoding
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
    ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])
# Preprocessing
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', numeric_transformer, numeric_features),
        ('cat', categorical_transformer, categorical_features)
    ])
X_train_processed = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_test_processed = preprocessor.transform(X_test)

# Class balancing
categorical_indices = [X_train.columns.get_loc(col) for col in categorical_features]
smote_nc = SMOTENC(categorical_features=categorical_indices, random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote_nc.fit_resample(X_train_processed, y_train)

print(f"Resampled training set class distribution: {np.bincount(y_train_resampled)}")

Mit diesem Code werden mehrere wichtige Schritte zur Vorverarbeitung eines Datasets ausgeführt, bevor er in ein Modell für maschinelles Lernen eingespeist wird. Sehen wir uns den Code Schritt für Schritt an und beantworten dabei Ihre Fragen.

Erläuterung zum Code:

1. Daten laden und Duplikate entfernen: Zuerst wird eine CSV-Datei (my_dataset.csv) in einen Pandas-DataFrame geladen und doppelte Zeilen werden entfernt.

2. Trennung von Feature und Ziel: Das Dataset wird in Features (X) und die Zielvariable (y) unterteilt. Die Spalte „target“ wird als Zielvariable angenommen.

3. Aufteilung in Trainings- und Testdaten: Die Daten werden mit train_test_split in Trainings- und Tests-Datasets aufgeteilt. Vor allem bewirkt stratify=y, dass die Klassenanteile in der Zielvariablen (y) sowohl in den Trainings- als auch in den Testsätzen beibehalten werden. Dies ist wichtig, um Verzerrungen zu vermeiden, insbesondere wenn Sie ein unausgeglichenes Dataset haben.

4. Prüfung der Klassenverteilung: Der Code gibt die Klassenverteilung der Zielvariablen im Trainings-Dataset vor dem Ausgleichen aus.

5. Feature-Identifikation: Der Code identifiziert numerische und kategorische Merkmale anhand von Namenskonventionen (num_feature und cat_feature in Spaltennamen). Dabei wird davon ausgegangen, dass Ihre Spalten so benannt sind, dass zwischen numerischen und kategorischen Merkmalen klar unterschieden werden kann. Eine robustere Methode besteht darin, die Datentypen direkt zu prüfen.

6. Vorverarbeitungspipelines: Es werden zwei Pipelines erstellt:

   • numeric_transformer: Hiermit werden numerische Features verarbeitet. Dabei werden zuerst fehlende Werte anhand des Mittelwerts (SimpleImputer(strategy='mean')) imputiert und dann die Merkmale mit StandardScaler standardisiert.
   • categorical_transformer: Verarbeitet kategorische Features. Es werden fehlende Werte mit dem häufigsten Wert (SimpleImputer(strategy='most_frequent')) imputiert und die Merkmale dann mit OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') als One-Hot-Codierung codiert. Der Parameter handle_unknown='ignore' ist entscheidend. Er verarbeitet noch nicht gesehene Kategorien im Test-Dataset, indem er ihnen einen Nullvektor zuweist.

7. ColumnTransformer: Ein ColumnTransformer kombiniert die beiden Pipelines und wendet die entsprechende Pipeline auf jeden Feature-Typ an.

8. Datentransformation: Die Methode fit_transform wird auf die Trainingsdaten angewendet, um die Transformatoren anzupassen und die Daten gleichzeitig zu transformieren. transform wird dann auf die Testdaten angewendet, um dieselben Transformationen anzuwenden, die anhand der Trainingsdaten gelernt wurden. Es ist wichtig, die Funktion nur auf die Trainingsdaten anzuwenden, um Datenlecks zu vermeiden.

9. Klassenausgleich mit SMOTENC:SMOTENC (Synthetic Minority Over-sampling Technique for Nominal and Continuous features) wird verwendet, um die Minderheitsklasse(n) in den Trainingsdaten zu stärker zu repräsentieren. So wird das Klassenungleichgewicht ausgeglichen. Wichtig ist, dass die Indizes der kategorischen Merkmale als Eingabe verwendet werden, um sie beim Oversampling korrekt zu berücksichtigen.

10. Neu zusammengesetzte Klassenverteilung: Der Code gibt die Klassenverteilung des Trainings-Dataets nach dem Ausgleich aus.

Antworten auf Ihre Fragen:

• Reihenfolge der Schritte: Die Reihenfolge ist entscheidend. Gehen Sie bitte in dieser Reihenfolge vor:

  1. Aufteilen: Die Daten müssen vor der Vorverarbeitung oder dem Ausgleich in Trainings- und Test-Datasets aufgeteilt werden. So wird verhindert, dass Daten aus dem Test-Set in das Trainings-Set gelangen.
  2. Vorverarbeitung: Wenden Sie Vorverarbeitungsschritte (Imputation und Skalierung/Codierung) auf die Trainings- und Test-Datasets an. Gezielte Anwendung: Wenden Sie die Transformatoren nur auf die Trainingsdaten an und transformieren Sie dann sowohl die Trainings- als auch die Testdaten.
  3. Ausgleichen: Gleichen Sie die Trainingsdaten nur mithilfe von Techniken wie SMOTE aus. Das Test-Dataset darf niemals ausgeglichen werden.

• Schichten bei der Aufteilung: Da Sie die Trainingsdaten später mit SMOTE ausgleichen, können Sie stratify=y aus train_test_split entfernen. Es empfiehlt sich jedoch, es zu behalten. Durch das Schichten wird eine repräsentative Klassenverteilung in der ursprünglichen Aufteilung erreicht, auch wenn Sie das Gleichgewicht des Trainings-Datasets später ändern. Wenn Sie das Schichten entfernen, kann dies zu einem etwas weniger repräsentativen Test-Dataset führen. Die Auswirkungen sind jedoch in der Regel gering im Vergleich zu den Vorteilen der geschichteten Stichprobenerhebung.

• Testdaten ausgleichen: Nein, Testdaten sollten niemals ausgeglichen werden. Die Testdaten sollten die tatsächliche Verteilung Ihrer Daten widerspiegeln. Eine solche Ausgewogenheit würde die Leistungsmesswerte künstlich erhöhen und zu einer irreführenden Bewertung der Generalisierungsfähigkeit Ihres Modells führen.

• Geeignete Daten: Dieser Workflow eignet sich für Datasets mit:

  • einer Mischung aus numerischen und kategorischen Features
  • fehlenden Werten sowohl in numerischen als auch in kategorischen Features.
  • einer unausgewogenen Klassenverteilung in der Zielvariablen
  • einer ausreichenden Anzahl von Stichproben, um eine Überanpassung nach dem Oversampling zu vermeiden Mit SMOTE können synthetische Stichproben erstellt werden. Es ist jedoch wichtig, genügend ursprüngliche Datenpunkte zu haben, um aussagekräftige Muster zu lernen.

Zusammenfassend bietet dieser Code einen robusten und gut strukturierten Ansatz für die Vorverarbeitung von Daten für das maschinelle Lernen, bei der fehlende Werte, Skalierung, Codierung und Klassenungleichgewichte effektiv verarbeitet werden. Die Reihenfolge der Vorgänge ist entscheidend, um Datenlecks zu vermeiden und eine zuverlässige Modellbewertung zu erhalten.