Effektive Datenverarbeitung für bessere Vorhersagen

Dieser Artikel beleuchtet verschiedene Methoden zur Datenverarbeitung, um Vorhersagen zu verbessern, besonders für binäre Klassifikationsmodelle, wie zum Beispiel die, die eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) verwenden. Wir haben drei verschiedene Datensätze mit unterschiedlichen Komplexitäten erstellt, zusammen mit einem realen Datensatz von Lending Club. Wir haben eine Reihe von Methoden zur Auswahl wichtiger Merkmale, zum Umgang mit kategorischen Daten und zum Ausfüllen fehlender Werte untersucht. Der Fokus liegt darauf, zu verstehen, wie diese Methoden abschneiden und welche in verschiedenen Situationen am besten funktionieren.

#Einleitung

In den letzten Jahren haben Banken und FinTech-Unternehmen zunehmend Daten genutzt, um Entscheidungen zu treffen, besonders beim Verleihen von Geld an Einzelpersonen. Da sie riesige Mengen an Daten sammeln, ist es wichtig, diese Informationen richtig aufzubereiten, um die Leistung ihrer Modelle zu maximieren, was sich auf Gewinne und Verluste auswirken kann. Es gibt verschiedene Methoden zur Datenaufbereitung, die zusammenfassend als Preprocessing bezeichnet werden.

Dieser Artikel zielt darauf ab, die Leistung verschiedener Preprocessing-Methoden in drei Bereichen zu analysieren: Merkmalsauswahl, Umgang mit Kategorischen und Null-Imputation. Indem wir untersuchen, wie gängige Methoden funktionieren, hoffen wir, Licht auf ihren praktischen Einsatz zu werfen.

#Merkmalsauswahlmethoden

Die Auswahl der richtigen Merkmale, sprich Eingangsvariablen, ist entscheidend, um die Leistung des Modells zu verbessern. Wenn wir uns nur auf die relevantesten Variablen konzentrieren, können wir sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit der Vorhersagemodelle steigern. Hier sind die Methoden, die wir untersucht haben:

1. Korrelationskoeffizientenreduktion: Das bedeutet, Merkmale zu identifizieren und zu entfernen, die untereinander korreliert sind, sodass nur die Informationen erhalten bleiben, die einzigartig sind.

2. Regularisierung: Diese Methode hilft, die Anzahl der enthaltenen Merkmale zu begrenzen, indem eine Strafe für übermässige Komplexität hinzugefügt wird, wodurch weniger wichtige Merkmale effektiv eliminiert werden.

3. XGBoost Merkmalswichtigkeit: XGBoost hat eingebaute Möglichkeiten, die Wichtigkeit von Merkmalen basierend auf ihrem Einfluss auf die Vorhersagen zu messen.

4. Permutation-basierte Merkmalswichtigkeit: Diese Technik bewertet die Wichtigkeit eines Merkmals, indem sie misst, wie stark die Leistung sinkt, wenn die Werte des Merkmals durcheinandergebracht werden.

5. Rekursive Merkmalseliminierung: Diese Methode entfernt schrittweise die am wenigsten wichtigen Merkmale basierend auf der Modellleistung, bis eine festgelegte Anzahl erreicht ist.

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass nicht alle Methoden in verschiedenen Datensätzen gleich gut abschneiden. Zum Beispiel funktionieren einige Methoden bei einfacheren Datenstrukturen gut, während andere bei komplexeren deutlich besser abschneiden.

#Umgang mit Kategorischen Methoden

Kategorische Variablen sind solche, die Kategorien oder Gruppen repräsentieren, anstatt kontinuierliche Zahlen. Da die meisten Modellierungstechniken numerische Eingaben erfordern, haben wir verschiedene Möglichkeiten erkundet, um kategorische Daten in ein brauchbares Format zu konvertieren:

1. One-Hot-Encoding: Diese Technik wandelt jede Kategorie in eine neue binäre Variable um, die die Anwesenheit oder Abwesenheit dieser Kategorie anzeigt.

2. Helmert-Codierung: Diese Methode vergleicht jede Kategorie mit dem Durchschnitt der nachfolgenden Kategorien und hilft, einige Informationen zu bewahren, während die Gesamtzahl der Merkmale reduziert wird.

3. Häufigkeitskodierung: Diese Methode ersetzt jede Kategorie durch den Anteil der Vorkommen in den Daten und hält den Merkmalsraum überschaubar.

4. Binäre Kodierung: Diese Technik verwandelt Kategorielabels in binäre Zahlen und bietet eine effiziente Möglichkeit, mit hochkardinalen Merkmalen umzugehen.

Die Wahl der Methode kann erhebliche Auswirkungen darauf haben, wie gut ein Modell funktioniert. Zum Beispiel, während die Häufigkeitskodierung gut für komplexere Kategorien sein kann, könnte One-Hot-Encoding für einfachere Fälle besser geeignet sein. Daher ist es wichtig, die Natur der Daten zu berücksichtigen, bevor man sich für eine Kodierungsstrategie entscheidet.

#Null-Imputation Methoden

Fehlende Werte oder Nulls sind ein häufiges Problem in der Datenanalyse. Es gibt verschiedene Methoden, um diese Lücken zu füllen, und unsere Studie hat die folgenden Ansätze betrachtet:

1. Mittelwert-Imputation: Diese einfache Methode ersetzt fehlende Werte durch den Durchschnitt der vorhandenen Werte.

2. Median-Imputation: Ähnlich wie der Mittelwert, aber verwendet den Medianwert, was für schiefe Daten geeigneter sein kann.

3. Fehlender Indikator-Imputation: Diese Methode erstellt eine neue Variable, die angibt, ob ein Wert fehlte, sodass das Modell aus der Abwesenheit von Daten lernen kann.

4. Dezile-Imputation: Diese Technik ersetzt fehlende Werte basierend auf dem Durchschnitt der Werte in einem bestimmten Segment oder Dezil der Daten.

5. Clustering-Imputation: Hier werden Cluster basierend auf Ähnlichkeiten in den Daten gebildet, und fehlende Werte werden mit dem Durchschnittswert des entsprechenden Clusters gefüllt.

6. Entscheidungsbaum-Imputation: Diese Methode baut einen Entscheidungsbaum auf, um die fehlenden Werte basierend auf anderen Merkmalen in den Daten vorherzusagen.

Unsere Vergleiche zeigten, dass verschiedene Imputationsmethoden unterschiedliche Ergebnisse liefern, wobei einige je nach Kontext zuverlässig besser abschneiden als andere.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Durch den Vergleich der obigen Methoden in praktischen Szenarien haben wir mehrere bemerkenswerte Beobachtungen gemacht:

#Merkmalsauswahl

Bei der Merkmalsauswahl fanden wir heraus, dass permutation-basierte Wichtigkeit und Regularisierung nicht die besten Ansätze waren. Die Leistung variierte stark, insbesondere in Datensätzen mit lokalen Interaktionen. Die Auswahl von Merkmalen basierend auf ihrer Wichtigkeit durch Gewinn ergab die konsistentesten Ergebnisse und führte insgesamt zu einer besseren Leistung.

#Umgang mit Kategorischen

In unserer Analyse des Umgangs mit kategorischen Daten schnitt die Häufigkeitskodierung oft schlecht in strukturierten Daten ab. Für einfache Kategorien war One-Hot-Encoding sehr effektiv, während in komplexeren Szenarien Methoden wie Helmert-Codierung bessere Ergebnisse zeigten. Es ist entscheidend, die Methode an die Struktur der Daten anzupassen.

#Null-Imputation

Beim Umgang mit fehlenden Werten stach die fehlende Indikator-Imputation als die insgesamt effektivste Methode hervor. Sie ermöglichte es uns, die Präsenz fehlender Daten zu nutzen, anstatt sie zu ignorieren. Während einfachere Methoden wie Mittelwert- und Median-Imputation ihre Anwendungen hatten, passten sie sich nicht gut an die zugrunde liegenden Beziehungen innerhalb der Daten an.

#Zukünftige Richtungen

Die Studie hob mehrere Bereiche für zukünftige Arbeiten hervor. Während wir uns hauptsächlich auf XGBoost-Modelle konzentrierten, könnten andere Machine-Learning-Techniken mit denselben Preprocessing-Methoden unterschiedliche Ergebnisse zeigen. Eine Erweiterung unserer Analyse, um vielfältigere Algorithmen einzubeziehen, könnte ein umfassenderes Verständnis der besten Praktiken für die Datenvorverarbeitung bieten.

Darüber hinaus gingen wir bei unserer Analyse von spezifischen Verteilungen und limitierten Merkmalstypen aus. Zukünftige Forschungen könnten verschiedene Arten von Verteilungen untersuchen und umfangreichere sowie vielfältigere Datensätze einbeziehen, um eine breitere Perspektive zu gewinnen.

#Fazit

Preprocessing ist ein kritischer Schritt bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen, doch es gibt keine universellen Standards für die besten Praktiken. Viele Organisationen verlassen sich auf das Fachwissen von Datenwissenschaftlern, um geeignete Methoden basierend auf den spezifischen Datenmerkmalen auszuwählen.

Dieser Artikel hatte zum Ziel, diese Lücke zu schliessen, indem verschiedene Preprocessing-Methoden benchmarked und klare Beobachtungen zu ihrer Leistung bereitgestellt wurden. Wir haben gelernt, dass bestimmte Methoden nicht immer optimal in unterschiedlichen Datensätzen sind und der Kontext entscheidend ist, wenn es darum geht, Techniken für Merkmalsauswahl, Umgang mit Kategorischen und Imputation fehlender Werte auszuwählen.

Durch das Verständnis der Stärken und Schwächen dieser Methoden hoffen wir, Praktikern zu helfen, informierte Entscheidungen zu treffen, die ihre Modellierungsanstrengungen verbessern.