データセットの変換について

ML の前処理、バランシング、層別化、データセットの適合性について学びます。

モデルにクエリを直接実行して、返された結果をテストできます。その場合、Cloud コンソールでさまざまなパラメータ値を使用することも、Vertex AI API を直接呼び出すこともできます。

Vertex AI API の使用例については、Vertex AI API を使用したクイックスタートをご覧ください。
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自由形式のプロンプト

私は ML プロジェクトに取り組んでおり、大規模なデータセットの変換プロセスについて理解する必要があります。次のコードは欠損値を処理し、値を標準化して、データをバランシングします。このコードについて説明してください。このステップの順序は重要ですか？トレーニングデータのバランシングを後で行う場合でも、データを層別化する必要がありますか？また、モデルのパフォーマンスを評価する前に、テストデータのバランシングを行う必要がありますか？最後に、このワークフローに適したデータの種類を教えてください。

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)}")

回答

このコードは、データセットを ML モデルにフィードする前に、データセットに対していくつかの重要な前処理を実行します。コードを段階的に分解し、質問に沿って説明します。

コードの説明:

データの読み込みと重複の削除: このコードはまず、CSV ファイル（my_dataset.csv）を pandas DataFrame に読み込み、重複する行を削除します。
特徴とターゲットの分離: データセットを特徴（X）とターゲット変数（y）に分離します。target 列はターゲット変数と見なされます。
トレーニングデータとテストデータの分割: データは train_test_split を使用してトレーニングセットとテストセットに分割されます。重要な点は、stratify=y により、ターゲット変数（y）のクラスの比率がトレーニングセットとテストセットの両方で維持されることです。これは、特に不均衡なデータセットがある場合にバイアスを防ぐうえで重要です。
クラス分布の確認: このコードは、バランシングの前にトレーニングセット内のターゲット変数のクラス分布を出力します。
特徴の識別: このコードは、命名規則（列名の num_feature と cat_feature）に基づいて数値特徴量とカテゴリ特徴量を識別します。この場合、数値特徴とカテゴリ特徴を明確に区別できる方法で列の名前が付けられていることを前提としています。より確実な方法として、データ型を直接検査する方法があります。
前処理パイプライン: 次の 2 つのパイプラインが作成されます。
- numeric_transformer: 数値特徴を処理します。まず、平均（SimpleImputer(strategy='mean')）から欠損値を代入し、StandardScaler を使用して特徴を標準化します。
- categorical_transformer: カテゴリ特徴を処理します。最も頻度の高い値（SimpleImputer(strategy='most_frequent')）を使用して欠損値を代入し、OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') を使用して特徴をワンホットエンコードします。handle_unknown='ignore' パラメータは重要です。テストセット内の未知のカテゴリにゼロベクトルを割り当てることで、このカテゴリを処理します。
ColumnTransformer: ColumnTransformer は 2 つのパイプラインを組み合わせ、各特徴タイプに適切なパイプラインを適用します。
データ変換: トレーニングデータで fit_transform メソッドが呼び出され、トランスフォーマーを適合させ、データを同時に変換します。その後、transform がテストデータで使用され、トレーニングデータから学習した同じ変換が適用されます。データリークを防ぐため、トレーニングデータにのみ適合させることが重要です。
SMOTENC によるクラスのバランシング: SMOTENC（Synthetic Minority Over-sampling Technique for Nominal and Continuous）を使用して、トレーニングデータ内の少数クラスをオーバーサンプリングします。これにより、クラスの不均衡に対処できます。重要な点は、カテゴリ型特徴量のインデックスを入力として受け取り、オーバーサンプリング中に適切に処理する点です。
再サンプリングされたクラス分布: このコードは、バランシング後のトレーニングセットのクラス分布を出力します。

質問への回答:

ステップの順序: 順序は非常に重要です。次のことを行う必要があります。
1. 分割: 前処理やバランシングの前に、データをトレーニングセットとテストセットに分割します。これにより、テストセットからトレーニングセットへのデータリークを防ぐことができます。
2. 前処理: トレーニングセットとテストセットに前処理（補完とスケーリング / エンコード）を実行します。トレーニングデータにのみトランスフォーマーを適合させ、トレーニングデータとテストデータの両方を変換します。
3. バランシング: SMOTE などの手法を使用して、トレーニングデータにのみバランシングを行います。テストセットのバランシングは行わないでください。
分割で層別化: 後で SMOTE を使用してトレーニングデータのバランシングを行う場合は、train_test_split から stratify=y を削除できます。ただし、通常は保持することをおすすめします。層別化により、後でトレーニングセットのバランシングを変更した場合でも、最初の分割で代表的なクラス分布が確保されます。層別化を削除すると、テストセットの代表性が若干損なわれる可能性がありますが、通常、層別化サンプリングのメリットに比べて影響は軽微です。
テストデータのバランシング: なし。テストデータのバランシングは実行しないでください。テストデータは、実世界でのデータの分布を反映している必要があります。バランシングにより、パフォーマンス指標が人為的に膨らみ、モデルの一般化能力の評価が正しく行われません。
適切なデータ: このワークフローは、次のようなデータセットに適しています。
- 数値特徴とカテゴリ特徴の組み合わせ。
- 数値特徴とカテゴリ特徴の両方に欠損値がある。
- ターゲット変数内のクラス分布の不均衡。
- オーバーサンプリング後に過学習を回避するのに十分な数のサンプル。SMOTE では合成サンプルを作成できますが、有意なパターンを学習するには、十分な元のデータポイントが必要です。

要約すると、このコードは、ML 用のデータ前処理に堅牢でよく構造化されたアプローチを提供し、欠損値、スケーリング、エンコード、クラスの不均衡を効果的に処理します。データリークを回避し、信頼できるモデル評価を得るには、処理の順序が重要です。

モデル:	gemini-1.5-flash-002
温度:	0.2
最大出力トークン:	8192
TopK:	40.0
TopP:	0.95