RobustScaler

مقدمه

در فرایند یادگیری ماشین، داده‌ها اغلب در مقیاس‌های مختلفی قرار دارند. این تفاوت در مقیاس می‌تواند تاثیر منفی بر عملکرد بسیاری از الگوریتم‌ها، به ویژه الگوریتم‌هایی که مبتنی بر محاسبه فاصله هستند (مانند K-نزدیک‌ترین همسایه، ماشین‌های بردار پشتیبان و خوشه‌بندی K-میانگین)، بگذارد. برای رفع این مشکل، تکنیک‌های مقیاس‌بندی داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از این تکنیک‌ها، استفاده از `RobustScaler` است که به طور خاص برای مقابله با داده‌های پرت (Outliers) طراحی شده است. این مقاله به بررسی عمیق `RobustScaler` می‌پردازد، از جمله نحوه کارکرد، مزایا، معایب، کاربردها و مقایسه آن با سایر روش‌های مقیاس‌بندی.

مشکل داده‌های پرت و نیاز به RobustScaler

داده‌های پرت، مقادیری هستند که به طور قابل توجهی از سایر مقادیر در مجموعه داده متفاوت هستند. این داده‌ها می‌توانند ناشی از خطا در اندازه‌گیری، رویدادهای غیرمعمول یا به سادگی تغییرات طبیعی در داده‌ها باشند. وجود داده‌های پرت می‌تواند باعث شود که الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور نادرست آموزش ببینند و عملکرد ضعیفی در داده‌های جدید داشته باشند.

روش‌های سنتی مقیاس‌بندی مانند استانداردسازی (StandardScaler) و مقیاس‌بندی مین-مکس (MinMaxScaler) به داده‌های پرت حساس هستند. StandardScaler با استفاده از میانگین و انحراف معیار داده‌ها کار می‌کند. داده‌های پرت می‌توانند میانگین و انحراف معیار را به طور قابل توجهی تغییر دهند، که منجر به مقیاس‌بندی نادرست سایر داده‌ها می‌شود. MinMaxScaler نیز به طور مشابه، با استفاده از حداقل و حداکثر مقادیر کار می‌کند و داده‌های پرت می‌توانند این مقادیر را تحت تاثیر قرار دهند.

`RobustScaler` به عنوان یک راه حل برای این مشکل ارائه شده است. این مقیاس‌بندی از آمار‌های مقاوم (Robust Statistics) استفاده می‌کند که کمتر تحت تأثیر داده‌های پرت قرار می‌گیرند.

نحوه کارکرد RobustScaler

`RobustScaler` از چهارک‌ها (Quartiles) برای مقیاس‌بندی داده‌ها استفاده می‌کند. چهارک‌ها مقادیری هستند که داده‌ها را به چهار بخش مساوی تقسیم می‌کنند. به طور خاص، `RobustScaler` از موارد زیر استفاده می‌کند:

• **Q1 (چهارک اول):** مقداری که 25% از داده‌ها زیر آن قرار دارند.
• **Q3 (چهارک سوم):** مقداری که 75% از داده‌ها زیر آن قرار دارند.
• **IQR (دامنه بین چارکی):** تفاوت بین Q3 و Q1.

فرمول مقیاس‌بندی برای هر مقدار x به صورت زیر است:

x_scaled = (x - Q1) / IQR

این فرمول به این معنی است که هر مقدار x ابتدا با Q1 کم می‌شود (که داده‌ها را نسبت به Q1 مرکز قرار می‌دهد) و سپس بر IQR تقسیم می‌شود (که داده‌ها را بر اساس دامنه بین چارکی مقیاس‌بندی می‌کند).

مزایای RobustScaler

• **مقاومت در برابر داده‌های پرت:** مهم‌ترین مزیت `RobustScaler`، مقاومت آن در برابر داده‌های پرت است. استفاده از چهارک‌ها به جای میانگین و انحراف معیار، باعث می‌شود که داده‌های پرت تاثیر کمتری بر فرآیند مقیاس‌بندی داشته باشند.
• **مناسب برای داده‌های دارای توزیع غیرنرمال:** `RobustScaler` برای داده‌هایی که توزیع نرمال ندارند، عملکرد خوبی دارد. در حالی که StandardScaler فرض می‌کند که داده‌ها به طور نرمال توزیع شده‌اند، `RobustScaler` این فرض را ندارد.
• **سادگی و سرعت:** `RobustScaler` یک الگوریتم ساده و سریع است که به راحتی قابل پیاده‌سازی و استفاده است.

معایب RobustScaler

• **از دست دادن اطلاعات در داده‌های بدون پرت:** اگر داده‌ها پرت نداشته باشند، `RobustScaler` ممکن است اطلاعات ارزشمندی را از دست بدهد. در این موارد، StandardScaler یا MinMaxScaler ممکن است عملکرد بهتری داشته باشند.
• **تفسیرپذیری کمتر:** مقیاس‌بندی با استفاده از چهارک‌ها ممکن است تفسیرپذیری کمتری نسبت به مقیاس‌بندی با استفاده از میانگین و انحراف معیار داشته باشد.
• **حساسیت به داده‌های بسیار متراکم:** در مواردی که داده‌ها بسیار متراکم باشند (یعنی مقادیر زیادی در یک محدوده کوچک قرار داشته باشند)، IQR ممکن است کوچک باشد و منجر به مقیاس‌بندی نامناسب شود.

کاربردهای RobustScaler

`RobustScaler` در طیف گسترده‌ای از کاربردها مفید است، از جمله:

• **تشخیص تقلب:** در تشخیص تقلب، داده‌های پرت می‌توانند نشان‌دهنده تراکنش‌های تقلبی باشند. `RobustScaler` می‌تواند به شناسایی این تراکنش‌ها کمک کند بدون اینکه تحت تاثیر سایر داده‌ها قرار گیرد.
• **پیش‌بینی مالی:** در پیش‌بینی مالی، داده‌های پرت می‌توانند ناشی از رویدادهای غیرمنتظره مانند بحران‌های اقتصادی باشند. `RobustScaler` می‌تواند به مدل‌های پیش‌بینی کمک کند تا با این رویدادها بهتر مقابله کنند.
• **پردازش تصویر:** در پردازش تصویر، داده‌های پرت می‌توانند ناشی از نویز یا اشیاء غیرمعمول در تصویر باشند. `RobustScaler` می‌تواند به بهبود کیفیت تصاویر کمک کند.
• **داده‌های حسگر:** داده‌های حسگر اغلب شامل داده‌های پرت هستند که ناشی از خطا در سنسور یا رویدادهای غیرمعمول هستند. `RobustScaler` می‌تواند به فیلتر کردن این داده‌های پرت کمک کند.

مقایسه RobustScaler با سایر روش‌های مقیاس‌بندی

برای درک بهتر مزایای `RobustScaler`، آن را با سایر روش‌های رایج مقیاس‌بندی مقایسه می‌کنیم:

مقایسه روش‌های مقیاس‌بندی

StandardScaler | MinMaxScaler | RobustScaler |
(x - mean) / std | (x - min) / (max - min) | (x - Q1) / IQR |	بسیار حساس | بسیار حساس | مقاوم |	نرمال | بدون فرض | بدون فرض |	نامحدود | [0, 1] | نامحدود |	داده‌های نرمال | داده‌هایی که نیاز به محدود کردن مقادیر دارند | داده‌های دارای پرت یا توزیع غیرنرمال |

پیاده‌سازی RobustScaler در پایتون

در پایتون، `RobustScaler` از طریق کتابخانه scikit-learn قابل دسترسی است. در زیر یک مثال ساده از نحوه استفاده از `RobustScaler` آورده شده است:

پایتون ```python from sklearn.preprocessing import RobustScaler import numpy as np

1. نمونه داده‌ها

data = np.array([[10], [20], [30], [40], [1000]])

1. ایجاد شی RobustScaler

scaler = RobustScaler()

1. آموزش Scaler بر روی داده‌ها

scaler.fit(data)

1. تبدیل داده‌ها

scaled_data = scaler.transform(data)

print(scaled_data) ```

در این مثال، ابتدا یک آرایه NumPy با نام `data` ایجاد می‌کنیم که شامل مقادیر مختلفی است، از جمله یک مقدار پرت (1000). سپس یک شی `RobustScaler` ایجاد می‌کنیم و آن را با استفاده از متد `fit` بر روی داده‌ها آموزش می‌دهیم. در نهایت، داده‌ها را با استفاده از متد `transform` مقیاس‌بندی می‌کنیم. خروجی کد نشان می‌دهد که مقدار پرت (1000) به طور قابل توجهی مقیاس‌بندی شده است، در حالی که سایر مقادیر تغییر کمتری داشته‌اند.

بهینه‌سازی RobustScaler

• **شناسایی و حذف داده‌های پرت:** قبل از استفاده از `RobustScaler`، می‌توانید داده‌های پرت را با استفاده از روش‌های دیگری مانند Z-score یا IQR rule شناسایی و حذف کنید.
• **استفاده از تکنیک‌های ترکیبی:** می‌توانید `RobustScaler` را با سایر تکنیک‌های مقیاس‌بندی ترکیب کنید. به عنوان مثال، می‌توانید ابتدا داده‌ها را با استفاده از `RobustScaler` مقیاس‌بندی کنید و سپس با استفاده از `StandardScaler` استانداردسازی کنید.
• **تنظیم پارامترها:** `RobustScaler` پارامترهای قابل تنظیم کمی دارد، اما می‌توانید با آزمایش مقادیر مختلف، بهترین تنظیمات را برای مجموعه داده خود پیدا کنید.

ملاحظات مهم

• `RobustScaler` برای داده‌های تک‌بعدی طراحی شده است. برای داده‌های چندبعدی، باید `RobustScaler` را به طور جداگانه بر روی هر ویژگی اعمال کنید.
• قبل از استفاده از `RobustScaler`، مطمئن شوید که داده‌های شما به درستی پاکسازی و پیش‌پردازش شده‌اند.
• همیشه عملکرد مدل خود را با و بدون `RobustScaler` مقایسه کنید تا ببینید که آیا استفاده از آن واقعاً عملکرد را بهبود می‌بخشد.

پیوند به استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• میانگین متحرک
• شاخص قدرت نسبی (RSI)
• MACD
• باند بولینگر
• Fibonacci Retracement
• تحلیل موج الیوت
• الگوهای کندل استیک
• حجم معاملات (Volume)
• اندیکاتور Accumulation/Distribution
• On Balance Volume (OBV)
• Chaikin Money Flow
• نرخ تغییر شتاب (ROC)
• تحلیل بنیادی
• مدیریت ریسک
• استراتژی‌های معاملاتی

نتیجه‌گیری

`RobustScaler` یک ابزار قدرتمند برای مقیاس‌بندی داده‌ها در حضور داده‌های پرت است. این مقیاس‌بندی می‌تواند به بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک کند و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد. با این حال، مهم است که مزایا و معایب `RobustScaler` را درک کنید و آن را به درستی برای مجموعه داده خود به کار ببرید. پیش‌پردازش داده یک گام حیاتی در فرایند یادگیری ماشین است و انتخاب روش مقیاس‌بندی مناسب می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل داشته باشد. در نهایت، آزمایش و ارزیابی روش‌های مختلف مقیاس‌بندی برای تعیین بهترین روش برای یک مسئله خاص ضروری است. مهندسی ویژگی نیز نقش مهمی در بهبود عملکرد مدل دارد.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان