Von den Funktionen zur Leistung: Erstellung robuster Vorhersagemodelle

Feature Engineering und Modelltraining bilden den Kern der Umwandlung von Rohdaten in Vorhersagekraft und verbinden die anfängliche Erkundung mit endgültigen Erkenntnissen. In diesem Leitfaden werden Techniken zum Identifizieren wichtiger Variablen, zum Erstellen neuer Funktionen und zum Auswählen geeigneter Algorithmen erläutert. Wir behandeln auch wesentliche Vorverarbeitungstechniken wie den Umgang mit fehlenden Daten und die Kodierung kategorialer Variablen. Diese Ansätze gelten für verschiedene Anwendungen, von der Prognose von Trends bis zur Klassifizierung von Daten. Indem Sie diese Fähigkeiten verfeinern, verbessern Sie Ihre Data-Science-Projekte und gewinnen wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten.

Fangen wir an.

Funktionsauswahl und Engineering

Funktionsauswahl und Engineering sind entscheidende Schritte, die sich erheblich auf die Leistung Ihres Modells auswirken können. Diese Prozesse verfeinern Ihren Datensatz in die wertvollsten Komponenten für Ihr Projekt.

Wichtige Features identifizieren: Nicht alle Features in Ihrem Datensatz sind für Ihr Modell gleichermaßen nützlich. Techniken wie Korrelationsanalyse, gegenseitige Information und Merkmalsbedeutung aus baumbasierten Modellen können dabei helfen, die relevantesten Merkmale zu identifizieren. Unser Beitrag „Der strategische Einsatz des sequentiellen Merkmalsselektors für Immobilienpreisvorhersagen“ bietet eine Anleitung, wie Sie das prädiktivste numerische Merkmal aus einem Datensatz identifizieren können. Es zeigt auch ein Beispiel für Feature-Engineering und wie die Fusion zweier Features manchmal zu einem besseren einzelnen Prädiktor führen kann.
Anwenden der Einstellung zum Signal-Rausch-Verhältnis: Konzentrieren Sie sich auf Funktionen, die Ihnen ein starkes Vorhersagesignal liefern und gleichzeitig das Rauschen minimieren. Zu viele irrelevante Funktionen können zu einer Überanpassung führen, bei der Ihr Modell bei Trainingsdaten gut abschneidet, bei neuen, unsichtbaren Daten jedoch schlecht. Unser Leitfaden „Die Suche nach dem Sweet Spot in einer linearen Regression“ kann Ihnen dabei helfen, eine effiziente Kombination von Funktionen zu finden, die starke Vorhersagesignale liefern. Mehr ist nicht immer besser, da die Einführung irrelevanter Features in das Modell das Modell verwirren kann und das Modell daher möglicherweise mehr Daten benötigt, bevor es bestätigen kann, dass das Feature nicht hilfreich ist.
Umgang mit Multikollinearität: Wenn Features stark korreliert sind, kann dies bei einigen Modellen zu Problemen führen. Techniken wie VIF (Variance Inflation Factor) können dabei helfen, Multikollinearität zu erkennen und zu bekämpfen. Weitere Informationen hierzu finden Sie in unserem Beitrag „Erkennung und Überwindung perfekter Multikollinearität in großen Datensätzen“.

Vorbereiten von Daten für das Modelltraining

Bevor Sie Ihr Modell trainieren, müssen Sie Ihre Daten ordnungsgemäß vorbereiten:

Skalierung und Normalisierung: Viele Modelle schneiden besser ab, wenn die Features einen ähnlichen Maßstab haben, da dadurch verhindert wird, dass bestimmte Variablen die Ergebnisse unverhältnismäßig beeinflussen. Zu diesem Zweck können Techniken wie StandardScaler oder MinMaxScaler verwendet werden. Wir behandeln dies ausführlich in „Skalierung zum Erfolg: Implementierung und Optimierung bestrafter Modelle“.
Fehlende Daten unterstellen: Wenn Ihnen Daten fehlen, müssen Sie entscheiden, wie Sie damit umgehen. Zu den Optionen gehören Imputation (Ergänzung fehlender Werte) oder die Verwendung von Modellen, die fehlende Daten direkt verarbeiten können. Unser Beitrag „Lücken füllen: Ein vergleichender Leitfaden zu Imputationstechniken im maschinellen Lernen“ bietet Anleitungen zu diesem Thema.
Umgang mit kategorialen Variablen: Kategoriale Variablen müssen oft codiert werden, bevor sie in vielen Modellen verwendet werden können. Eine gängige Technik ist die One-Hot-Kodierung, die wir in „One Hot Encoding: Understanding the ‚Hot‘ in Data“ untersucht haben. Wenn unsere Kategorien eine sinnvolle Reihenfolge haben, können wir auch die Verwendung der Ordinalkodierung untersuchen, die wir in diesem Beitrag hervorheben.

Wählen Sie Ihr Modell

Die Wahl des Modells hängt von Ihrem Problemtyp und den Dateneigenschaften ab:

Grundlagen der linearen Regression: Für einfache Beziehungen zwischen Features und Zielvariablen kann die lineare Regression ein guter Ausgangspunkt sein.
Erweiterte Regressionstechniken: Für komplexere Beziehungen könnten Sie eine polynomielle Regression oder andere nichtlineare Modelle in Betracht ziehen. Weitere Einzelheiten finden Sie unter „Kurven erfassen: Erweiterte Modellierung mit polynomialer Regression“.
Baumbasierte Modelle: Entscheidungsbäume und ihre Ensemblevarianten können komplexe nichtlineare Beziehungen und Interaktionen zwischen Features erfassen. Wir haben diese in „Branching Out: Exploring Tree-Based Models for Regression“ untersucht.
Ensemble-Methoden: Ensemble-Techniken verbessern häufig die Vorhersageleistung durch die Kombination mehrerer Modelle. Bagging-Methoden wie Random Forests können die Stabilität verbessern und Überanpassung reduzieren. „From Single Trees to Forests: Enhancing Real Estate Predictions with Ensembles“ zeigt den Leistungssprung zwischen einem einfachen Entscheidungsbaum und Bagging. Boosting-Algorithmen, insbesondere Gradient Boosting, können die Genauigkeit weiter verbessern. Unser Beitrag „Boosting Over Bagging: Enhancing Predictive Accuracy with Gradient Boosting Regressors“ zeigt ein Szenario, in dem Boosting-Techniken das Bagging übertreffen.

Bewertung der Modellleistung

Sobald Ihr Modell trainiert ist, ist es wichtig, seine Leistung gründlich zu bewerten:

Testaufteilungen und Kreuzvalidierung trainieren: Um Ihr Modell richtig zu bewerten, müssen Sie es anhand von Daten testen, die es während des Trainings nicht gesehen hat. Dies erfolgt typischerweise durch Train-Test-Splits oder Kreuzvalidierung. Wir haben dies in „Vom Zugtest zur Kreuzvalidierung: Die Bewertung Ihres Modells vorantreiben“ untersucht. Die K-fache Kreuzvalidierung kann eine robustere Schätzung der Modellleistung liefern als eine einzelne Zugtestaufteilung.
Wichtige Leistungsmetriken: Die Auswahl geeigneter Metriken ist für die genaue Beurteilung der Leistung Ihres Modells von entscheidender Bedeutung. Die Wahl der Metriken hängt davon ab, ob Sie ein Regressions- oder Klassifizierungsproblem angehen. Zu den gängigen Metriken für Regressionsprobleme gehören der mittlere quadratische Fehler (MSE), der mittlere quadratische Fehler (RMSE), der mittlere absolute Fehler (MAE) und das R-Quadrat (R²). Zu den häufig verwendeten Metriken für Klassifizierungsprobleme gehören Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score und ROC AUC.
Lernkurven: Das Auftragen von Trainings- und Validierungsergebnissen gegen die Größe des Trainingssatzes kann bei der Diagnose von Über- oder Unteranpassung helfen. Diese Kurven zeigen, wie sich die Modellleistung ändert, wenn Sie die Menge an Trainingsdaten erhöhen. Wenn der Trainingswert viel höher ist als der Validierungswert, insbesondere bei mehr Daten, deutet dies auf eine Überanpassung hin. Wenn umgekehrt beide Werte niedrig sind und nahe beieinander liegen, kann dies auf eine Unteranpassung hinweisen. Lernkurven helfen bei der Diagnose, ob Ihr Modell über- oder unterpasst oder von mehr Daten profitieren würde.

Abschluss

Der Prozess der Funktionsauswahl, Datenvorbereitung, Modellschulung und Bewertung steht im Mittelpunkt jedes datenwissenschaftlichen Projekts. Wenn Sie diese Schritte befolgen und die von uns besprochenen Techniken nutzen, sind Sie auf dem besten Weg, effektive und aufschlussreiche Modelle zu erstellen.