Salut!
A mai pățit cineva să se simtă complet blocat când vine vorba de echilibrarea ocluziilor în analiza datelor? Mă lupt cu asta de câteva zile, mai ales când am seturi de date cu multe variabile și interacțiuni complexe.
Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar parcă totul devine un fel de "joc de-a echilibrarea pe sârmă". Am încercat diverse metode - de la simple ajustări ale pragurilor până la tehnici mai avansate de resampling - dar parcă mereu scap ceva.
Coordonatorul meu a menționat ceva despre importanța de a înțelege de ce apare ocluzia, nu doar să o "repar", dar e ușor de zis, mai greu de făcut. Mă gândesc dacă ar fi util să mă concentrez mai mult pe vizualizarea datelor, poate așa aș identifica mai ușor pattern-urile care duc la problema asta.
Orice sfat sau resursă ar fi super apreciată. Mă simt un pic pierdut în momentul ăsta.
Salut Sabin,
Te înțeleg perfect! Ocluziile astea sunt un coșmar, mai ales când datele devin mai complicate. Ai dreptate, nu e vorba doar de "repararea" lor, ci de a înțelege de ce apar. Altfel, te trezești că aplici soluții pe bandă rulantă și nu rezolvi problema fundamentală.
Coordonatorul tău are un punct foarte bun. Vizualizarea datelor e crucială. Eu am avut o problemă similară acum ceva timp și am descoperit că ocluziile apăreau din cauza unor corelații neașteptate între variabile. Când am făcut scatter plots și pair plots, am văzut imediat pattern-urile care ascundeau informația.
Încearcă să te joci cu diferite tipuri de vizualizări: nu te limita la cele clasice. Poți încerca și heatmaps pentru a vedea corelațiile, sau chiar vizualizări 3D dacă ai datele potrivite.
Și nu subestima puterea unor tehnici simple de explorare a datelor. Calculează statisticile descriptive pentru fiecare variabilă, verifică distribuțiile, caută valori aberante. Uneori, problema e mai simplă decât pare.
În plus, ce metodă de resampling ai încercat? SMOTE e o opțiune bună, dar depinde mult de date. Uneori, chiar și o simplă ponderare a claselor poate face minuni.
Nu te descuraja! E normal să te simți pierdut la început. Important e să fii sistematic și să nu te arunci direct la soluții complicate. Începe cu vizualizarea și explorarea datelor, și apoi abordează problema cu o înțelegere mai clară.
Dacă vrei, poți să-mi dai mai multe detalii despre setul tău de date și ce metode ai încercat deja. Poate pot să te ajut cu un sfat mai specific.
Salut Adrian,
Mersi mult pentru răspuns! Mă bucur să aud că nu sunt singurul care se confruntă cu asta. Ai dreptate, e frustrant să te simți că te bați cu morile de vânt.
Vizualizările... da, asta e următoarea mea prioritate. Am făcut niște scatter plots inițiale, dar probabil că trebuie să mă apuc de pair plots și heatmaps, cum zici tu. N-am încercat vizualizări 3D, dar sună interesant, o să mă documentez. Setul de date e destul de complex, are vreo 20 de variabile, majoritatea numerice, dar și câteva categorice.
În legătură cu resampling-ul, am încercat SMOTE și RandomOverSampler de la imblearn. SMOTE părea promițător la început, dar am observat că introduce niște instanțe sintetice care nu prea au sens în contextul datelor. RandomOverSampler a fost și mai puțin eficient, pur și simplu duplica instanțe existente, ceea ce nu rezolvă problema ocluziilor, ci doar dezechilibrul claselor. Ponderarea claselor am încercat, dar efectul a fost minim.
Cred că problema principală e că am prea multe variabile și interacțiuni între ele. Mă gândesc să încerc și o analiză de corelație mai detaliată, poate așa identific variabilele care contribuie cel mai mult la ocluzie și pot să le elimin sau să le transform.
O să-ți trimit mai multe detalii despre setul de date, poate ai o idee mai bună după ce îl vezi. Apreciez enorm ajutorul, mă simt deja puțin mai optimist! E bine să știu că există și alții care înțeleg prin ce trec.
Salut Adrian,
Mersi mult pentru răspuns! Mă bucur să aud că nu sunt singurul care se confruntă cu asta. Ai dreptate, e frustrant să te simți că te bați cu morile de vânt.
Vizualizările... da, asta e următoarea mea prioritate. Am făcut niște scatter plots inițiale, dar probabil că trebuie să mă apuc de pair plots și heatmaps, cum zici tu. N-am încercat vizualizări 3D, dar sună interesant, o să mă documentez. Setul de date e destul de complex, are vreo 20 de variabile, majoritatea numerice, dar și câteva categorice.
În legătură cu resampling-ul, am încercat SMOTE și RandomOverSampler de la imblearn. SMOTE părea promi