🗨 Когда стоит рассматривать разбиение датасета вместо применения глобального преобразования
В тех случаях, когда в датасете присутствуют разные подгруппы с различными распределениями.
🔍Пример: Если есть данные о доходах из разных регионов. Один регион — с высоким уровнем доходов, другой — с низким. В совокупности распределение выглядит сильно смещённым или даже мультимодальным (несколько пиков).
В такой ситуации попытка применить глобальное преобразование (например, логарифм или Box-Cox) ко всему датасету сразу не устраняет проблему. Это всё ещё не одно распределение, а смесь разных.
✅Что делать: 📍Разбить данные на логически обоснованные подгруппы (по региону, демографии, сегменту бизнеса и т.д.). 📍Применить отдельные преобразования или даже обучить отдельные модели для каждой подгруппы. 📍При необходимости объединить результаты анализа или прогнозы обратно.
✅Что важно учитывать: 📍Разделение должно быть обосновано теоретически или доменной экспертизой. Разделение «наугад» может привести к переобучению или утечке информации. 📍Объём данных в каждой подгруппе должен быть достаточным для построения статистически надёжных моделей или трансформаций.
✅Вывод: Если данные представляют собой смешение разных источников или популяций, лучше работать с ними отдельно. Глобальные методы нормализации или преобразования могут маскировать настоящую структуру данных, а значит — вести к ошибочным выводам или неэффективным моделям.
🗨 Когда стоит рассматривать разбиение датасета вместо применения глобального преобразования
В тех случаях, когда в датасете присутствуют разные подгруппы с различными распределениями.
🔍Пример: Если есть данные о доходах из разных регионов. Один регион — с высоким уровнем доходов, другой — с низким. В совокупности распределение выглядит сильно смещённым или даже мультимодальным (несколько пиков).
В такой ситуации попытка применить глобальное преобразование (например, логарифм или Box-Cox) ко всему датасету сразу не устраняет проблему. Это всё ещё не одно распределение, а смесь разных.
✅Что делать: 📍Разбить данные на логически обоснованные подгруппы (по региону, демографии, сегменту бизнеса и т.д.). 📍Применить отдельные преобразования или даже обучить отдельные модели для каждой подгруппы. 📍При необходимости объединить результаты анализа или прогнозы обратно.
✅Что важно учитывать: 📍Разделение должно быть обосновано теоретически или доменной экспертизой. Разделение «наугад» может привести к переобучению или утечке информации. 📍Объём данных в каждой подгруппе должен быть достаточным для построения статистически надёжных моделей или трансформаций.
✅Вывод: Если данные представляют собой смешение разных источников или популяций, лучше работать с ними отдельно. Глобальные методы нормализации или преобразования могут маскировать настоящую структуру данных, а значит — вести к ошибочным выводам или неэффективным моделям.
The optimal dimension of the avatar on Telegram is 512px by 512px, and it’s recommended to use PNG format to deliver an unpixelated avatar. Other crimes that the SUCK Channel incited under Ng’s watch included using corrosive chemicals to make explosives and causing grievous bodily harm with intent. The court also found Ng responsible for calling on people to assist protesters who clashed violently with police at several universities in November 2019. With Bitcoin down 30% in the past week, some crypto traders have taken to Telegram to “voice” their feelings. More>>
from us
