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pprenez à convertir les scores du classificateur en véritables probabilités de classe pour vous donner plus de confiance dans vos prédictions
Dans le monde actuel axé sur les données, la précision des modèles prédictifs fait l'objet d'une attention croissante, et l'un des problèmes clés est de savoir comment convertir les scores du classificateur en véritables probabilités de classe. Ces probabilités ne sont pas seulement le reflet des résultats de la prédiction, mais également un indicateur clé pour évaluer la fiabilité du modèle.
"Si un prévisionniste attribue une probabilité de 30 à un événement, alors à long terme, la probabilité réelle d'occurrence devrait être proche de 30."
Dans les problèmes de classification, l'étalonnage du modèle est une étape importante pour améliorer la fiabilité des prédictions. Même si un classificateur fonctionne bien dans la séparation des classes, ses probabilités prédites peuvent être loin de la réalité. Par conséquent, effectuer un calage peut contribuer à améliorer ces estimations.
De nombreuses mesures d'évaluation ont été proposées pour mesurer le degré de calibrage des probabilités produites par un classificateur. Des exemples de travaux de base incluent l'erreur d'étalonnage attendue (ECE). Il convient de noter que dans les années 2020, des indicateurs tels que l’erreur d’étalonnage adaptatif (ACE) et l’erreur d’étalonnage basée sur les tests (TCE) sont apparus, qui résolvent le problème des limitations possibles d’une concentration élevée d’ECE.
Parmi ces développements, l'indice d'étalonnage estimé (ECI) constitue l'une des avancées majeures des années 2020. Il élargit le concept d'ECE et fournit des mesures plus détaillées pour l'étalonnage du modèle, en particulier en cas d'excès de confiance ou de situation insuffisante. Initialement conçu pour les paramètres binaires, ECI a ensuite été également adapté aux paramètres multi-classes, fournissant des informations locales et globales sur l'étalonnage du modèle.
"Grâce à une série d'expériences, Famiglini et al. démontrent l'efficacité de ce cadre pour fournir une compréhension plus précise des niveaux d'étalonnage des modèles et discutent de stratégies visant à réduire les biais dans les évaluations d'étalonnage."
En plus des méthodes d'étalonnage de base, il existe également des méthodes d'étalonnage univariées spécialisées qui peuvent être utilisées pour convertir les scores du classificateur en probabilités de classe pour deux types de cas, notamment les méthodes de valeurs assignées, les méthodes bayésiennes, la régression isométrique et l'échelle de Platt. Étalonnage bayésien de regroupement en quantification (BBQ), entre autres.
Dans le domaine de la prévision et de la prédiction probabilistes, l'un des outils d'évaluation couramment utilisés est le score de Brier, qui est utilisé pour mesurer la précision d'un ensemble de prédictions, c'est-à-dire si l'ampleur de la probabilité attribuée est cohérente. avec la fréquence relative des observations. Ceci est différent de l’exactitude et de la précision, comme l’a déclaré Daniel Kahneman : « Si vous attribuez une probabilité de 0,6 à tous les événements qui se produisent et une probabilité de 0,4 à tous les événements qui ne se produisent pas, votre calibrage est parfait. Oui, mais vos capacités d’identification sont parfaites. terrible."
Dans l'analyse de régression, le problème d'étalonnage fait référence à la manière d'utiliser des données connues pour prédire une autre variable. Ce type de régression rétrograde peut parfois être appelé régression rétrograde découpée. Pour le cas multiclasse, une méthode d’étalonnage multivariée appropriée est requise pour convertir les scores du classificateur en probabilités de classe.
"La datation d'objets à l'aide de cernes d'arbres ou de radiocarbone, par exemple, est un bon exemple de la façon dont nous pouvons modéliser la relation entre les âges connus et les observations."
Cependant, le fait qu'un modèle doive se concentrer sur la minimisation des erreurs d'observation ou des erreurs de date lorsqu'il relie les âges connus aux observations produira des résultats différents, en particulier lors de l'extrapolation. Ces résultats s'intensifieront avec la distance par rapport au résultat connu.
Dans l'ensemble, l'étalonnage du modèle peut non seulement améliorer la précision des prédictions, mais également renforcer la confiance des utilisateurs dans les résultats. Dans un processus de prise de décision de plus en plus automatisé, la manière de convertir efficacement les scores des modèles en probabilités de classe réelles est devenue un sujet important pour les recherches futures. Face à ces stratégies et méthodes, les lecteurs ne peuvent s’empêcher de réfléchir : lors de l’examen de l’exactitude des prédictions du modèle, sur quels indicateurs ou étapes devrions-nous nous concentrer pour garantir la crédibilité du modèle ?
