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El arma secreta del aprendizaje automático: ¿Cómo hacer que las predicciones de los clasificadores sean más precisas?
En el campo del aprendizaje automático, la precisión de la predicción de los modelos depende no solo de la calidad y cantidad de los datos, sino más importante aún, de cómo optimizar el rendimiento de estos modelos. Especialmente en las tareas de clasificación, cómo hacer que la predicción del clasificador sea más precisa se ha convertido en un tema que hemos estado discutiendo. Y en este proceso,
La calibración puede considerarse una herramienta poderosa.
El concepto de corrección tiene múltiples significados en estadística, especialmente en problemas de clasificación y regresión. Por lo general, cuando realizamos inferencia estadística, nos encontraremos con situaciones que requieren corrección. La corrección no solo implica el ajuste de los parámetros del modelo, sino que también incluye convertir la puntuación del clasificador en la probabilidad de atribución de categoría. En los problemas de clasificación, el objetivo de la calibración es mejorar la capacidad predictiva del modelo y garantizar que la distribución de probabilidad generada sea consistente con la situación real.
Aplicación de la corrección en la clasificación
En clasificación, calibración significa convertir la puntuación de un clasificador en una probabilidad de pertenencia a una clase. Incluso si un clasificador puede distinguir bien entre diferentes clases, su eficacia seguirá siendo limitada si las probabilidades de clase que estima están lejos de las probabilidades reales. Realizar un paso de corrección en este momento puede mejorar significativamente la precisión de la predicción.
El trabajo en esta área suele utilizar algunas métricas para medir si las probabilidades generadas por el clasificador están bien corregidas, incluido el error corregido esperado (ECE), etc.
Con el desarrollo de la tecnología, han surgido uno tras otro nuevos indicadores de corrección, como el error de corrección adaptativa (ACE) y el error de corrección basado en pruebas (TCE), con el objetivo de superar las posibles limitaciones de los indicadores tempranos. En la década de 2020, el índice de corrección de la estimación (ECI) propuesto adicionalmente puede proporcionar una medida más granular de la corrección del modelo, especialmente proporcionando una comprensión profunda de las tendencias del exceso y la falta de confianza. Esta métrica no solo es aplicable a la clasificación binaria, sino que también se ha extendido a escenarios de clasificación de clases múltiples, proporcionando información detallada sobre la corrección del modelo local y global.
Evaluación de pronósticos y precisión de los pronósticos
En las tareas de predicción, las puntuaciones de Brier se utilizan a menudo para evaluar la precisión de un conjunto de predicciones. En esencia, examina la asociación entre las probabilidades asignadas y las frecuencias relativas de las observaciones. Esto es particularmente importante en los modelos predictivos, porque incluso si las probabilidades predichas coinciden, su valor práctico seguirá estando comprometido si no pueden distinguir con éxito entre predicciones correctas e incorrectas. Como expresó el famoso psicólogo Daniel Kahneman,
"Si asignas un 60% de probabilidad a todos los eventos que ocurren y un 40% de probabilidad a todos los eventos que no ocurren, entonces tu calibración es perfecta, pero tu discriminación es patética."
Por lo tanto, depender de una única métrica para evaluar el rendimiento de un modelo está lejos de ser suficiente, lo que conduce a una comprensión multifacética de la calibración.
Problemas de corrección en regresión
Además de la clasificación, las cuestiones de corrección en el análisis de regresión son igualmente importantes. A partir de los datos conocidos, podemos inferir la relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Este proceso a menudo se denomina "regresión inversa". Esto no es sólo un simple ajuste de datos, sino que también requiere equilibrar la relación entre el error de observación y el error de predicción. También existen varios métodos de corrección multivariante a este respecto que pueden convertir las puntuaciones del clasificador en probabilidades de clase más precisas.
Ejemplos de aplicación
Por ejemplo, en la cronología de los anillos de los árboles utilizando anillos de árboles o la datación radiactiva utilizando carbono-14, los datos observados son causados por la edad del objeto, y no al revés. Esto requiere el uso de métodos que puedan estimar fechas basadas en nuevas observaciones. Aquí, cómo equilibrar la minimización de errores de observación y la minimización de fechas afectará los resultados finales, y la diferencia entre los dos métodos aumentará a medida que se expanda el rango de aplicación del modelo.
Conclusión
En general, realizar la calibración del clasificador es una tarea multifacética que requiere no solo una comprensión de los detalles técnicos, sino también una comprensión integral de las características de los datos y las necesidades de predicción. Sólo mejorando la precisión de la predicción del modelo mediante métodos de corrección adecuados podremos obtener mejores resultados en aplicaciones prácticas. Esto nos hace pensar en cómo mejorar aún más las capacidades de calibración del modelo en futuros análisis de datos para obtener predicciones más precisas.
