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Die Geheimwaffe des maschinellen Lernens: Wie können Klassifikatorvorhersagen genauer gemacht werden?
Im Bereich des maschinellen Lernens hängt die Vorhersagegenauigkeit von Modellen nicht nur von der Qualität und Quantität der Daten ab, sondern vor allem davon, wie die Leistung dieser Modelle optimiert werden kann. Insbesondere bei Klassifizierungsaufgaben ist die Frage, wie die Vorhersage des Klassifikators genauer gemacht werden kann, zu einem Thema geworden, das wir diskutiert haben. Und in diesem Prozess
Kalibrierung kann als leistungsstarkes Werkzeug betrachtet werden.
Der Begriff der Korrektur hat in der Statistik mehrere Bedeutungen, insbesondere bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen. Wenn wir statistische Inferenzen durchführen, stoßen wir normalerweise auf Situationen, die eine Korrektur erfordern. Die Korrektur umfasst nicht nur die Anpassung von Modellparametern, sondern auch die Umwandlung der Bewertung des Klassifikators in die Wahrscheinlichkeit der Kategoriezuordnung. Bei Klassifizierungsproblemen besteht das Ziel der Kalibrierung darin, die Vorhersagefähigkeit des Modells zu verbessern und sicherzustellen, dass die generierte Wahrscheinlichkeitsverteilung mit der realen Situation übereinstimmt.
Anwendung der Korrektur bei der Klassifizierung
Bei der Klassifizierung bedeutet Kalibrierung die Umwandlung der Punktzahl eines Klassifikators in eine Wahrscheinlichkeit der Klassenzugehörigkeit. Auch wenn ein Klassifikator gut zwischen verschiedenen Klassen unterscheiden kann, ist seine Wirksamkeit dennoch begrenzt, wenn die von ihm geschätzten Klassenwahrscheinlichkeiten weit von den wahren Wahrscheinlichkeiten entfernt sind. Die Durchführung eines Korrekturschritts zu diesem Zeitpunkt kann die Genauigkeit der Vorhersage erheblich verbessern.
Bei der Arbeit in diesem Bereich werden normalerweise einige Metriken verwendet, um zu messen, ob die vom Klassifikator generierten Wahrscheinlichkeiten gut korrigiert sind, einschließlich des erwarteten korrigierten Fehlers (ECE) usw.
Mit der Entwicklung der Technologie sind nach und nach neue Korrekturindikatoren wie der adaptive Korrekturfehler (ACE) und der testbasierte Korrekturfehler (TCE) entstanden, mit dem Ziel, die potenziellen Einschränkungen von Frühindikatoren zu überwinden. In den 2020er Jahren kann der weitere vorgeschlagene Estimation Correction Index (ECI) ein detaillierteres Maß für die Modellkorrektur liefern und insbesondere ein tiefgreifendes Verständnis der Trends bei Über- und Untervertrauen liefern. Diese Metrik ist nicht nur auf die binäre Klassifizierung anwendbar, sondern wurde auch auf Klassifizierungsszenarien mit mehreren Klassen erweitert und bietet detaillierte Einblicke in die lokale und globale Modellkorrektur.
Bewertung von Prognosen und Prognosegenauigkeit
Bei Vorhersageaufgaben werden Brier-Scores häufig verwendet, um die Genauigkeit einer Reihe von Vorhersagen zu bewerten. Im Kern untersucht es den Zusammenhang zwischen den zugewiesenen Wahrscheinlichkeiten und den relativen Häufigkeiten von Beobachtungen. Dies ist besonders wichtig bei Vorhersagemodellen, denn selbst wenn die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten übereinstimmen, wird ihr praktischer Wert dennoch beeinträchtigt, wenn sie nicht erfolgreich zwischen richtigen und falschen Vorhersagen unterscheiden können. Wie der berühmte Psychologe Daniel Kahneman es ausdrückte:
„Wenn Sie allen Ereignissen, die eintreten, eine Wahrscheinlichkeit von 60 % und allen Ereignissen, die nicht eintreten, eine Wahrscheinlichkeit von 40 % zuweisen, dann ist Ihre Kalibrierung perfekt, aber Ihre Unterscheidungsfähigkeit ist erbärmlich.“
Daher reicht es bei weitem nicht aus, sich auf eine einzige Metrik zur Bewertung der Leistung eines Modells zu verlassen, was zu einem vielschichtigen Verständnis der Kalibrierung führt.
Korrekturprobleme bei der Regression
Neben der Klassifizierung sind auch Korrekturfragen in der Regressionsanalyse wichtig. Aus den bekannten Daten können wir auf die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen schließen. Dieser Prozess wird oft als „inverse Regression“ bezeichnet. Hierbei handelt es sich nicht nur um eine einfache Datenanpassung, sondern es ist auch ein Ausgleich der Beziehung zwischen Beobachtungsfehler und Vorhersagefehler erforderlich. Es gibt diesbezüglich auch verschiedene multivariate Korrekturverfahren, die Klassifikatorwerte in genauere Klassenwahrscheinlichkeiten umwandeln können.
Anwendungsbeispiele
Zum Beispiel werden bei der Baumring-Chronologie mithilfe von Baumringen oder der radioaktiven Datierung mithilfe von Kohlenstoff-14 die beobachteten Daten durch das Alter des Objekts verursacht, nicht umgekehrt. Dies erfordert den Einsatz von Methoden, die Daten auf der Grundlage neuer Beobachtungen schätzen können. Hier wirkt sich das Gleichgewicht zwischen der Minimierung von Beobachtungsfehlern und der Minimierung von Daten auf die Endergebnisse aus, und der Unterschied zwischen den beiden Methoden wird mit zunehmendem Anwendungsbereich des Modells zunehmen.
Schlussfolgerung
Im Allgemeinen ist die Durchführung der Klassifikatorkalibrierung eine vielschichtige Aufgabe, die nicht nur ein Verständnis technischer Details, sondern auch ein umfassendes Verständnis der Dateneigenschaften und Vorhersageanforderungen erfordert. Nur wenn wir die Vorhersagegenauigkeit des Modells durch geeignete Korrekturmethoden verbessern, können wir in praktischen Anwendungen bessere Ergebnisse erzielen. Dies lässt uns darüber nachdenken, wie wir die Kalibrierungsfähigkeiten des Modells in der zukünftigen Datenanalyse weiter verbessern können, um genauere Vorhersagen zu erhalten.
