Bewältigung von Herausforderungen und Techniken im kategorialen Feature-Engineering | von Ajeet Verma | Juni 2023

„Variablendarstellungen für maschinelles Lernen verbessern“

Kategorische Variablen, auch qualitative Variablen genannt, sind Variablen, die diskrete Kategorien oder Gruppen und keine numerischen Werte darstellen. Diese Variablen enthalten häufig Beschriftungen oder Textdaten und spielen in vielen Bereichen, einschließlich Sozialwissenschaften, Advertising und maschinellem Lernen, eine entscheidende Rolle.

Kategoriale Variablen stellen im Vergleich zu numerischen Variablen besondere Herausforderungen dar, vor allem aufgrund ihrer nicht-ordinalen Natur und der Notwendigkeit einer geeigneten Darstellung für Algorithmen für maschinelles Lernen.

Hier sind einige Schlüssel Herausforderungen im Zusammenhang mit kategorialen Variablen:

1. Nicht-numerische Natur: Kategoriale Variablen bestehen aus Beschriftungen oder Textwerten, die keine inhärente numerische Bedeutung besitzen. Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen arbeiten mit numerischen Eingaben, daher müssen kategoriale Variablen entsprechend transformiert oder codiert werden, bevor sie effektiv genutzt werden können.
2. Hohe Kardinalität: Kategoriale Variablen können eine große Anzahl unterschiedlicher Kategorien haben, was zu einer hohen Kardinalität führt. Dies kann nach der Codierung zu einer deutlichen Steigerung der Merkmalsdimensionalität führen, was möglicherweise das Modell überfordert oder Rechenprobleme verursacht. Der Umgang mit hoher Kardinalität erfordert sorgfältige Überlegungen und Techniken zur Dimensionsreduzierung.
3. Fehlende Werte: Bei kategorialen Variablen fehlen häufig Werte, die vor der Modellierung behoben werden müssen. Die fehlenden Daten können mithilfe verschiedener Techniken imputiert werden, z. B. durch Auffüllen mit der häufigsten Kategorie oder mithilfe erweiterter Imputationsmethoden, die speziell für kategoriale Variablen entwickelt wurden.
4. Codierungsherausforderungen: Die Wahl der richtigen Codierungstechnik ist entscheidend für die effektive Darstellung kategorialer Variablen. Jede Technik hat ihre Stärken und Grenzen, und die Auswahl einer ungeeigneten Methode kann zu Verzerrungen führen oder das Modell in die Irre führen. Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, sind Domänenkenntnisse und ein Verständnis der Daten erforderlich.
5. Interaktionen und Beziehungen: Kategoriale Variablen können komplexe Beziehungen und Wechselwirkungen mit anderen Variablen aufweisen. Es ist wichtig, Wechselwirkungen zwischen kategorialen Variablen selbst sowie Wechselwirkungen zwischen kategorialen und numerischen Variablen zu berücksichtigen. Function-Engineering-Techniken sollten diese Beziehungen angemessen erfassen, um die Vorhersageleistung zu verbessern.
6. Überanpassung und Generalisierung: Eine unsachgemäße Handhabung kategorialer Variablen kann zu einer Überanpassung führen, insbesondere wenn Zielkodierung oder andere Techniken angewendet werden, die Zielinformationen einbeziehen. Durch die Codierung können unbeabsichtigt Informationen von der Zielvariablen in die Prädiktoren gelangen, was zu einer zu optimistischen Leistung der Trainingsdaten, aber einer schlechten Verallgemeinerung auf unsichtbare Daten führt.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen durchdachten Ansatz für den Umgang mit kategorialen Variablen. Dazu gehören eine sorgfältige Vorverarbeitung, geeignete Codierungstechniken, die Auswahl von Merkmalen und die Berücksichtigung von Interaktionen und Beziehungen. Durch die richtige Bewältigung dieser Herausforderungen können kategoriale Variablen wertvolle Erkenntnisse liefern und zu genauen und robusten Modellen für maschinelles Lernen beitragen.

Es gibt verschiedene Arten von Kategoriale Function-Engineering-Techniken das angewendet werden kann, um kategoriale Variablen in numerische oder binäre Darstellungen umzuwandeln.

Hier sind einige häufig verwendete Techniken:

1. One-Scorching-Codierung: Diese Technik ist nützlich, wenn die Kategorien in einer Variablen nicht von Natur aus geordnet sind. Für jede Kategorie wird ein binäres Merkmal erstellt, das deren Anwesenheit (1) oder Abwesenheit (0) darstellt. One-Scorching-Codierung erweitert den Funktionsraum, was für Algorithmen, die hochdimensionale Daten verarbeiten können, von Vorteil sein kann. Es kann jedoch zum Fluch der Dimensionalität führen, wenn die Anzahl der Kategorien groß ist.
2. Etikettenkodierung: Die Etikettenkodierung weist jeder Kategorie eine eindeutige numerische Bezeichnung zu. Die Implementierung ist einfach und kann nützlich sein, wenn die kategoriale Variable eine natürliche Ordnungsbeziehung aufweist. Die Verwendung der Label-Kodierung für nicht-ordinale Variablen kann jedoch zu unbeabsichtigten Beziehungen führen und den Algorithmus für maschinelles Lernen irreführen.
3. Ordinale Kodierung: Die ordinale Kodierung behält die Reihenfolge der Kategorien bei, indem numerische Beschriftungen basierend auf ihrer Reihenfolge oder einer vordefinierten Zuordnung zugewiesen werden. Diese Technik eignet sich, wenn die Kategorien eine sinnvolle Reihenfolge haben, z. B. „niedrig“, „mittel“ und „hoch“. Es hilft bei der Erfassung der Ordinalbeziehung und kann für Algorithmen nützlich sein, die diese Informationen nutzen können.
4. Frequenzkodierung: Die Frequenzkodierung ersetzt Kategorien durch ihre entsprechenden Häufigkeiten im Datensatz. Es weist numerische Werte basierend auf der Häufigkeit des Auftretens jeder Kategorie zu. Die Häufigkeitskodierung erfasst die Verteilung von Kategorien und kann nützlich sein, wenn die Häufigkeit des Auftretens wichtige Informationen enthält. Es ist jedoch möglicherweise nicht für seltene Kategorien geeignet, die möglicherweise ähnliche Häufigkeiten aufweisen.
5. Ziel-/Mittelwert-Kodierung: Zielkodierung bezieht die Informationen der Zielvariablen in den kategorialen Kodierungsprozess ein. Jede Kategorie wird mit einer statistischen Zusammenfassung (z. B. Mittelwert, Median) der Zielvariablen für diese Kategorie codiert. Die Zielkodierung kann die Beziehung zwischen kategorialen Variablen und dem Ziel erfassen, was sie möglicherweise für die Vorhersagemodellierung nützlich macht. Es erfordert jedoch eine sorgfältige Validierung, um eine Überanpassung zu vermeiden, da durch die Codierung möglicherweise unbeabsichtigt Informationen aus der Zielvariablen in die Prädiktoren gelangen.

Es ist erwähnenswert, dass sich diese Techniken nicht gegenseitig ausschließen und Sie sie kombinieren oder sogar neue benutzerdefinierte Codierungen basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen und Domänenkenntnissen erstellen können. Darüber hinaus können einige Algorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. baumbasierte Modelle, kategoriale Variablen direkt ohne explizite Codierung verarbeiten.

Verweise: