处理训练和测试数据中的不同因子水平

2023年5月17日 229次阅读

我有一个20列的训练数据集,所有这些都是我必须用来训练模型的因素,我已经给出了测试数据集,我必须将我的模型应用于预测并提交.

我正在进行初始数据探索,只是出于好奇心检查了训练数据和测试数据级别的水平,因为我们正在处理所有分类变量.令我沮丧的是,大多数类别(变量)在训练和测试数据集中都有不同的级别.

例如

table(train$cap.shape) #training data column levels
  b    c    f    k    x 
196    4 2356  828 2300

table(test$cap.shape) #test data 

 b    f    s    x 
256  796   32 1356

在这里,我在测试数据集中有一个额外的类别,我如何处理这些情况,训练中c的额外类别非常低,所以我想根据其分布如何与因变量合并该因素与其他因素,但我坚持如何处理测试中的额外级别.

更多例子

table(train$odor) #train
  c    f    m    n    p    s    y 
 189 2155   36 2150    2  576  576

table(test$odor) #test

  a    c    f    l    n    p 
400    3    5  400 1378  254

在本专栏中,我们在测试中有2个额外的级别,测试数据集中有大量实例.我该如何处理这些差异.

table(train$sColour) #train
    b    h    k    n    o    r    w    y 
   48 1627  700  753   48   72 2388   48

   table(test$sColour) #test
    h    k    n    u 
    5 1172 1215   48

在这里,我们有额外的因素

我是否应该首先在训练集上建立模型并找到重要的预测因子,然后担心因子水平？

最佳答案 具有不同的功能集违反了机器学习的基本规则.训练和测试数据必须代表相同的数据空间.这些不;虽然每对都有一个共同的特征内核(维度),但要在同一个模型上使用它们,你必须将每个集合减少到只有公共特征,或者扩展到特征的并集,填写“不要“关注”或语义空值的额外功能.

点赞