Dataset-Transformationen

Ich arbeite an einem Machine-Learning-Projekt und benötige Hilfe beim Transformieren großer Datensätze. Unten finden Sie Code, mit dem fehlende Werte verarbeitet, die Werte standardisiert und die Daten ausgeglichen werden. Können Sie 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? Geben Sie 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 Datensatzes 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.

Codeerläuterung:

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:Der Datensatz wird in Features (X) und die Zielvariable (y) unterteilt. Die Spalte „target“ wird als Zielvariable angenommen.

3. Trainings-Test-Aufteilung:Die Daten werden mit train_test_split in Trainings- und Testsätze aufgeteilt. Entscheidend ist, dass stratify=y dafür sorgt, 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 einen unbalancierten Datensatz haben.

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

5. Feature-Identifikation:Der Code identifiziert numerische und kategorische Merkmale anhand von Benennungskonventionen (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 wird. 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 nicht zuvor gesehene Kategorien im Testsatz, 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. Klassenbalance mit SMOTENC:SMOTENC (Synthetic Minority Over-sampling Technique for Nominal and Continuous features) wird verwendet, um die Minderheitsklasse(n) in den Trainingsdaten zu übersampeln. So wird das Klassenungleichgewicht ausgeglichen. Wichtig ist, dass die Indizes der kategorischen Merkmale als Eingabe verwendet werden, um sie bei der Überstichprobenerhebung angemessen zu behandeln.

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

Antworten auf Ihre Fragen:

• Reihenfolge der Schritte:Die Reihenfolge ist entscheidend. Aufgabe:

  1. Aufteilen:Die Daten werden vor Vorverarbeitung oder Ausbalancierung in Trainings- und Testsätze aufgeteilt. 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 Testsätze an. Passen Sie die Transformatoren nur auf die Trainingsdaten an und transformieren Sie dann sowohl die Trainings- als auch die Testdaten.
  3. Ausgleichen:Die Trainingsdaten nur mithilfe von Techniken wie SMOTE ausgleichen. Gleichen Sie den Testsatz niemals an.

• Stratifizieren bei der Aufteilung:Da Sie die Trainingsdaten später mit SMOTE ausbalancieren, können Sie stratify=y aus train_test_split entfernen. Es empfiehlt sich jedoch, sie zu behalten. Durch die Stratifizierung wird eine repräsentative Klassenverteilung in der ursprünglichen Aufteilung sichergestellt, auch wenn Sie das Gleichgewicht des Trainingssatzes später ändern. Wenn Sie die Stratifizierung entfernen, kann dies zu einem etwas weniger repräsentativen Testsatz führen. Die Auswirkungen sind jedoch in der Regel gering im Vergleich zu den Vorteilen der stratifizierten Stichprobenerhebung.

• Testdaten ausbalancieren: Nein, Sie sollten die Testdaten niemals ausbalancieren. 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:

  • Eine Mischung aus numerischen und kategorischen Merkmalen.
  • Fehlende Werte sowohl in numerischen als auch in kategorischen Merkmalen.
  • Eine unausgewogene Klassenverteilung in der Zielvariablen.
  • Eine ausreichende Anzahl von Stichproben, um eine Überanpassung nach dem Übersampeln 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 dem fehlende Werte, Skalierung, Codierung und Klassenungleichgewicht effektiv verarbeitet werden. Die Reihenfolge der Vorgänge ist entscheidend, um Datenlecks zu vermeiden und eine zuverlässige Modellbewertung zu erhalten.