🗨 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 SUCK Channel on Telegram, with a message saying some content has been removed by the police. Photo: Telegram screenshot. As of Thursday, the SUCK Channel had 34,146 subscribers, with only one message dated August 28, 2020. It was an announcement stating that police had removed all posts on the channel because its content “contravenes the laws of Hong Kong.” Read now How to Create a Private or Public Channel on Telegram? So far, more than a dozen different members have contributed to the group, posting voice notes of themselves screaming, yelling, groaning, and wailing in various pitches and rhythms.
from us
