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rfahren Sie, wie Sie Klassifikatorergebnisse in echte Klassenwahrscheinlichkeiten umwandeln, um mehr Vertrauen in Ihre Vorhersagen zu haben
In der heutigen datengesteuerten Welt wird der Genauigkeit von Vorhersagemodellen zunehmend Aufmerksamkeit geschenkt, und eine der Hauptfragen besteht darin, wie Klassifikatorwerte in echte Klassenwahrscheinlichkeiten umgewandelt werden können. Diese Wahrscheinlichkeiten spiegeln nicht nur die Vorhersageergebnisse wider, sondern sind auch ein wichtiger Indikator für die Bewertung der Zuverlässigkeit des Modells.
„Wenn ein Prognostiker einem Ereignis eine Wahrscheinlichkeit von 30 zuordnet, sollte die tatsächliche Eintrittswahrscheinlichkeit auf lange Sicht nahe bei 30 liegen.“
Bei Klassifizierungsproblemen ist die Modellkalibrierung ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Vorhersagezuverlässigkeit. Selbst wenn ein Klassifikator bei der Klassentrennung gut funktioniert, können seine vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten weit von der Realität entfernt sein. Daher kann die Durchführung einer Kalibrierung dazu beitragen, diese Schätzungen zu verbessern.
Viele Bewertungsmetriken wurden vorgeschlagen, um den Grad der Kalibrierung der von einem Klassifikator erzeugten Wahrscheinlichkeiten zu messen. Beispiele für grundlegende Arbeiten sind der erwartete Kalibrierungsfehler (ECE). Es ist erwähnenswert, dass in den 2020er Jahren Indikatoren wie der adaptive Kalibrierungsfehler (ACE) und der testbasierte Kalibrierungsfehler (TCE) entstanden sind, die das Problem der hohen Konzentration möglicher Einschränkungen lösen.
Unter diesen Entwicklungen ist der geschätzte Kalibrierungsindex (ECI) einer der größten Durchbrüche in den 2020er Jahren. Er erweitert das ECE-Konzept und bietet detailliertere Messungen für die Modellkalibrierung, insbesondere für Modellüberschätzung oder unzureichende Situation. Ursprünglich für binäre Einstellungen konzipiert, wurde ECI später auch an Mehrklasseneinstellungen angepasst und lieferte lokale und globale Einblicke in die Modellkalibrierung.
„Durch eine Reihe von Experimenten demonstrieren Famiglini et al. die Wirksamkeit dieses Rahmenwerks bei der Bereitstellung eines genaueren Verständnisses der Modellkalibrierungsniveaus und diskutieren Strategien zur Reduzierung von Verzerrungen bei Kalibrierungsbewertungen.“
Zusätzlich zu den grundlegenden Kalibrierungsmethoden gibt es auch einige spezielle univariate Kalibrierungsmethoden, die verwendet werden können, um Klassifikatorwerte in Klassenwahrscheinlichkeiten für zwei Arten von Fällen umzuwandeln, darunter Methoden mit zugewiesenen Werten, Bayes'sche Methoden, isometrische Regression und Platt-Skalierung Unter anderem Bayesian Binning-to-Quantification (BBQ)-Kalibrierung.
Im Bereich der probabilistischen Vorhersage und Vorhersage ist der Brier-Score eines der am häufigsten verwendeten Bewertungsinstrumente, mit dem die Vorhersagegenauigkeit einer Reihe von Vorhersagen gemessen wird, d. h. ob die Größe der zugewiesenen Wahrscheinlichkeit konsistent ist mit der relativen Häufigkeit der Beobachtungen. Dies unterscheidet sich von Genauigkeit und Präzision, wie Daniel Kahneman feststellte: „Wenn Sie allen Ereignissen, die eintreten, eine Wahrscheinlichkeit von 0,6 und allen Ereignissen, die nicht eintreten, eine Wahrscheinlichkeit von 0,4 zuweisen, ist Ihre Kalibrierung perfekt, ja, aber Ihre Identifikationsfähigkeiten sind es.“ schrecklich."
Bei der Regressionsanalyse bezieht sich das Kalibrierungsproblem darauf, wie man bekannte Daten verwendet, um eine andere Variable vorherzusagen. Diese Art der Rückwärtsregression kann manchmal als geschnittene Rückwärtsregression bezeichnet werden. Für den Fall mehrerer Klassen ist eine geeignete multivariate Kalibrierungsmethode erforderlich, um die Klassifikatorergebnisse in Klassenwahrscheinlichkeiten umzuwandeln.
„Die Datierung von Objekten mithilfe von Baumringen oder Radiokarbon ist beispielsweise ein gutes Beispiel dafür, wie wir die Beziehung zwischen bekannten Altern und Beobachtungen modellieren können.“
Ob sich ein Modell jedoch auf die Minimierung von Beobachtungsfehlern oder Datumsfehlern konzentrieren sollte, wenn bekannte Alter mit Beobachtungen in Beziehung gesetzt werden, wird zu unterschiedlichen Ergebnissen führen, insbesondere wenn die Extrapolation mit zunehmender Entfernung vom bekannten Ergebnis zunimmt.
Insgesamt kann die Modellkalibrierung nicht nur die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern, sondern auch das Vertrauen der Benutzer in die Ergebnisse stärken. Im zunehmend automatisierten Entscheidungsprozess ist die effektive Umwandlung von Modellergebnissen in reale Klassenwahrscheinlichkeiten zu einem wichtigen Thema für zukünftige Forschung geworden. Angesichts dieser Strategien und Methoden kommen Leser nicht umhin zu denken: Auf welche Indikatoren oder Schritte sollten wir uns bei der Prüfung der Genauigkeit von Modellvorhersagen konzentrieren, um die Glaubwürdigkeit des Modells sicherzustellen?
