Что такое очистка данных в машинном обучении и как ее выполнить?

Очистка данных в машинном обучении (МО) — незаменимый процесс, который существенно влияет на точность и надежность прогнозных моделей. Он включает в себя различные методы и методологии, направленные на улучшение качества данных путем выявления и исправления поврежденных или неточных записей в наборе данных. Это часто считается первым шагом в предварительной обработке данных машинного обучения.

Неточные или некачественные данные могут привести к получению ошибочных результатов со значительными последствиями, особенно в таких критически важных приложениях, как здравоохранение, финансы, автономные транспортные средства и рынки криптовалют. Обеспечение высокого качества данных посредством тщательной очистки имеет первостепенное значение для успеха приложений искусственного интеллекта, в том числе в быстро развивающихся и ресурсоемких областях блокчейна и цифровых валют.

В пространстве Web3, где децентрализованные технологии сочетаются с передовой аналитикой, важность качества данных невозможно переоценить. Это зависит от таких факторов, как точность, полнота, согласованность и надежность/ Это необходимо для обеспечения того, чтобы данные эффективно представляли реальные сценарии, которые они призваны моделировать. Это особенно важно для приложений машинного обучения, которые становятся все более неотъемлемой частью экосистемы Web3: от алгоритмов прогнозирования в децентрализованных финансах (DeFi) до обогащения рынков невзаимозаменяемых токенов (NFT) углубленным анализом данных.

Для этих приложений данные должны тщательно обрабатываться, чтобы минимизировать пропущенные значения, обеспечить единообразие различных источников и поддерживать высокий уровень надежности для принятия важных решений. Процесс очистки данных играет жизненно важную роль в этом контексте, стремясь улучшить качество данных и гарантировать, что входные данные в модели машинного обучения способны давать действительные и заслуживающие доверия результаты. Этот подход соответствует основополагающим принципам парадигмы Web3, которая подчеркивает прозрачность, доверие и проверяемость в цифровых транзакциях и взаимодействиях.

В разделе ниже объясняются основные методы уточнения наборов данных, обеспечения точности и последовательности данных для эффективного анализа и принятия решений.

Обработка недостающих данных в машинном обучении

Ниже приведены различные методы машинного обучения для обработки недостающих данных:

Вменение

Вменение среднего или медианы: замена отсутствующих значений средним или медианным значением имеющихся данных, подходящим для числовых данных.

Вменение режима: использование наиболее часто встречающегося значения для заполнения недостающих данных, обычно применяется к категориальным данным.

Вменение K-ближайших соседей (KNN): оценка недостающих значений на основе K-ближайших соседей (простой непараметрический алгоритм, используемый для задач классификации и регрессии), найденных в многомерном пространстве других переменных.

Вменение регрессии: прогнозирование пропущенных значений с использованием линейной регрессии или другой прогнозирующей модели на основе взаимосвязи между переменной недостающих данных и другими переменными.

Удаление

По списку: удаление целых записей, содержащих пропущенные значения — просто, но может привести к значительной потере данных.

Попарное удаление: использование всех доступных данных путем анализа пар переменных без удаления целых записей. Этот метод полезен при расчетах корреляции или ковариации, но может привести к несогласованности.

Замена

Горячее вменение: замена отсутствующих значений наблюдаемыми ответами аналогичных случаев (доноров) в том же наборе данных.

Вменение «холодной колоды»: замена недостающих данных значениями из внешних аналогичных наборов данных, обычно используется, когда «горячая колода» невозможна.

Данные увеличения

Множественное вменение: создание нескольких полных наборов данных путем многократного вменения отсутствующих значений с последующим анализом каждого набора данных и объединением результатов для учета неопределенности недостающих данных.

Алгоритм максимизации ожидания: итерационный процесс, который оценивает пропущенные значения путем максимизации функции правдоподобия, предполагая, что данные нормально распределены.

Удаление выбросов в наборах данных

Выбросы — это точки данных, которые значительно отличаются от остальных данных, что потенциально искажает результаты и приводит к неточным моделям. Методы удаления выбросов включают в себя:

Метод Z-оценки

Этот метод выявляет выбросы путем измерения количества стандартных отклонений точки данных от среднего значения. Точки данных, которые выходят за пределы определенного порога, обычно установленного на уровне 3 стандартных отклонений, считаются выбросами.

Метод межчетвертного диапазона (IQR)

В этом методе используется IQR, который представляет собой разницу между 25-м и 75-м процентилями данных. Точки данных, выходящие за пределы 1,5-кратного IQR выше 75-го процентиля и ниже 25-го процентиля, считаются выбросами.

Модифицированный метод Z-оценки

Подобно методу Z-оценки, он использует для расчетов медиану и медианное абсолютное отклонение (MAD), что делает его более устойчивым к очень экстремальным значениям.

Дистанционные методы

В многомерных данных такие методы, как расстояние Махаланобиса, могут выявлять выбросы, учитывая ковариацию между переменными.

Методы на основе плотности

Такие методы, как локальный коэффициент выбросов (LOF), оценивают локальное отклонение плотности данной точки данных по отношению к ее соседям, выявляя выбросы в плотных областях.

Нормализация данных, ключевой этап предварительной обработки данных, включает в себя корректировку масштабов различных переменных, чтобы они могли вносить равный вклад в аналитические модели. Это имеет решающее значение в средах, где сходятся данные из различных источников и форматов, как это часто бывает в децентрализованных приложениях (DApps) и смарт-контрактах.

Метод масштабирования Min-Max полезен, поскольку он масштабирует данные до единого диапазона — обычно от 0 до 1 — путем корректировки на основе минимального и максимального значений. Это гарантирует, что ни одна переменная не будет непропорционально влиять на модель из-за различий в масштабах. Аналогично, жизненно важное значение имеет нормализация или стандартизация Z-показателя, при которой данные перекалибровываются так, чтобы их среднее значение было равно 0, а стандартное отклонение равно 1. Этот метод особенно выгоден для алгоритмов, основанных на градиентном спуске, поскольку он способствует более быстрой и надежной сходимости за счет гармонизации шкалы по всем переменным.

Эти методы нормализации являются не просто математическими удобствами; в пространстве Web3 они поддерживают надежность и эффективность децентрализованных моделей, гарантируя, что основанные на данных идеи и решения будут точными и справедливыми по всем направлениям.

Инструменты автоматической очистки данных

Инструменты автоматической очистки данных незаменимы для оптимизации процесса очистки данных, особенно для больших наборов данных. Эти инструменты используют алгоритмы для обнаружения и исправления ошибок, заполнения пропущенных значений и устранения дубликатов, что значительно сокращает ручные усилия и время, необходимое для очистки данных. Среди примечательных инструментов — OpenRefine, известный своими надежными возможностями очистки и преобразования данных, и Trifacta Wrangler, предназначенный для быстрой и точной очистки разнообразных наборов данных.

Эти инструменты облегчают подготовку чистых и точных наборов данных для разработки моделей машинного обучения и подчеркивают важность тщательной очистки данных для получения надежных и точных результатов машинного обучения. Дальнейшие достижения в области очистки данных включают изучение сложных методов, интеграцию проектирования функций и упор на проверку данных. Все это повышает качество данных и обеспечивает целостность моделей машинного обучения.

Очистка данных в ML

Очистка данных, также известная как очистка данных, выходит за рамки базовой очистки и включает в себя исправление ошибок и устранение несоответствий в наборе данных. Этот процесс включает использование алгоритмов и ручную проверку для обеспечения точности и единообразия данных. Например, регулярные выражения могут автоматизировать исправление несоответствий формата в записях криптографических данных, таких как адреса кошельков и идентификаторы транзакций, обеспечивая единообразный набор данных, удобный для анализа.

Снижение шума в машинном обучении

Шум в данных, который включает в себя несущественные детали, может маскировать важные закономерности, особенно в контексте Web3 и блокчейна. Уменьшение этого шума является ключом к уточнению сигнала данных. Скользящие средние, помогают сглаживать краткосрочные колебания, подчеркивая долгосрочные тенденции, которые имеют решающее значение в неизменяемых записях блокчейна.

Снижение размерности, такое как анализ главных компонентов (PCA), также помогает снизить шум за счет сужения переменных до тех, которые отражают большую часть отклонений данных, упрощая анализ в сложном пространстве Web3. PCA — это статистический метод, используемый для уменьшения размерности и визуализации данных путем преобразования данных в новую систему координат для выявления закономерностей и корреляций.

Разработка функций и очистка данных

Разработка функций, имеющая решающее значение для повышения производительности модели машинного обучения, включает в себя создание новых функций на основе существующих данных и тесно связана с очисткой данных для обеспечения целостности преобразований. Это включает в себя создание функций взаимодействия, где комбинации переменных могут обеспечить более надежную прогностическую информацию, чем отдельные переменные,  которые требуют чистых данных для точной формулировки.

Кроме того, группирование или дискретизация преобразует непрерывные данные в категории. Это может повысить эффективность модели, особенно для алгоритмов, использующих категориальные входные данные, требующих тщательной оценки распределения данных для предотвращения систематической ошибки.

Преобразование данных в ML

Преобразование данных, жизненно важный аспект очистки данных, влечет за собой изменение данных в более поддающемся анализу формате или масштабе с использованием нормализации, агрегированияи масштабирования функций. Например, логарифмическое преобразование применяется для уменьшения асимметрии, тем самым стабилизируя дисперсию и нормализуя данные — полезная черта для многочисленных алгоритмов машинного обучения. Агрегация снижает шум и оптимизирует модели за счет консолидации данных либо путем суммирования значений во времени, либо путем их категоризации.

Проверка данных в машинном обучении играет решающую роль в обеспечении соответствия наборов данных конкретным критериям проекта и подтверждении эффективности предшествующих усилий по очистке и преобразованию. Он включает в себя ключевые методы, а  именно проверку схемы, которая включает сравнение данных с заранее определенной схемой для проверки точности ее формата, типа и диапазона значений. Это выявляет ошибки, которые могут быть пропущены базовыми процессами очистки.

В контексте Web3 и блокчейна, где целостность и доверие данных имеют первостепенное значение, такие процессы проверки имеют еще большее значение. Неизменяемая природа блокчейна требует, чтобы данные, вводимые в реестр, были точными и с самого начала соответствовали ожидаемым схемам.

Эффективная очистка данных, особенно больших наборов данных, требует масштабируемых методов и автоматизированных инструментов, таких как Apache Hadoop, а также средств очистки на основе машинного обучения, обеспечивающих эффективность и снижение количества ошибок. Непрерывная очистка данных и выбор функций жизненно важны для прогнозного моделирования, поскольку они позволяют поддерживать точность модели и решать проблемы качества данных, выявленные в результате анализа производительности модели.

Лучшие практики в этой области включают непрерывный мониторинг данных, совместные подходы и тщательное документирование для обеспечения прозрачности и воспроизводимости. По мере развития экосистемы Web3 будущие проблемы очистки данных, вероятно, будут сосредоточены на интеграции ИИ для более автоматизированных процессов и решении этических проблем для обеспечения справедливости в этих автоматизированных процессах очистки, особенно в сетях блокчейнов, где постоянство данных является само собой разумеющимся.