打乱分类时间序列数据

Question

我正在研究时间序列二元分类问题。我的每一行代表一个人（我有 N 个消费者），而这些列是我从他那里得到的单个变量的每日测量值（每个消费者的 K 个测量值）。然后，我需要检测是否有人进行了欺诈（标志 1 或 0）。这里有一个小例子：

data = {'CONS_NO': [1,2,3,'N'], 'Day_1': [1, 2, 3, 4], 'Day_2': [200, 321, 0, 128], 'Day_K': [123, 0, 3, 1], 'FLAG':[1,1,0,0]}
  
# Create DataFrame  
df = pd.DataFrame(data)
df

  CONS_NO  Day_1  Day_2  Day_K  FLAG
0       1      1    200    123     1
1       2      2    321      0     1
2       3      3      0      3     0
3       N      4    128      1     0

我的数据集现在是这样的，前 3000 行由实施欺诈的消费者组成，而其余行由诚实的消费者组成。

我已经看到我不应该洗牌我的列，我需要使用TimeSeriesSplit() 之类的东西来拆分我的训练/测试集。但是，可以打乱我的数据框中的行吗？或者更准确地说，我真的需要这样做吗？它对训练我的模型有帮助吗？

Answer 1

您通常希望打乱您的数据，以确保您的训练集和测试集代表整体（数据）分布。

如果您要在训练和测试之间拆分数据，或者如果您正在进行批量训练（例如，批处理 SGD），则打乱数据非常重要。如果它是一个简单的学习算法，例如MLE 可以在内存中的完整数据集上完成，并且数据集只是用于训练，则不需要洗牌。

洗牌你的数据：

df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

或者您可以使用sklearn 来洗牌和拆分数据：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df.iloc[:, :-1]
y = df['FLAG']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True)

这个post 对洗牌的重要性进行了很好的讨论。

这是假设时间序列顺序并不重要并且i.i.d，如果您使用传统的监督学习算法，例如逻辑回归。