Language
Country/Area
No result found
Senjata rahasia pembelajaran mesin: Bagaimana membuat prediksi pengklasifikasi lebih akurat?
Dalam bidang pembelajaran mesin, akurasi prediksi model tidak hanya bergantung pada kualitas dan kuantitas data, tetapi yang lebih penting, bagaimana mengoptimalkan kinerja model tersebut. Terutama dalam tugas klasifikasi, bagaimana membuat prediksi pengklasifikasi lebih akurat telah menjadi topik yang telah kita bahas. Dan dalam proses ini,
Kalibrasi dapat dianggap sebagai alat yang ampuh.
Konsep koreksi memiliki banyak arti dalam statistik, terutama dalam masalah klasifikasi dan regresi. Biasanya ketika kita melakukan inferensi statistik, kita akan menghadapi situasi yang memerlukan koreksi. Koreksi tidak hanya melibatkan pemasangan parameter model, tetapi juga mencakup konversi skor pengklasifikasi menjadi probabilitas atribusi kategori. Dalam masalah klasifikasi, tujuan kalibrasi adalah untuk meningkatkan kemampuan prediktif model dan memastikan bahwa distribusi probabilitas yang dihasilkan konsisten dengan situasi sebenarnya.
Penerapan koreksi dalam klasifikasi
Dalam klasifikasi, kalibrasi berarti mengubah skor pengklasifikasi menjadi probabilitas keanggotaan kelas. Sekalipun pengklasifikasi dapat membedakan kelas-kelas yang berbeda dengan baik, efektivitasnya akan tetap terbatas jika probabilitas kelas yang diestimasikannya jauh dari probabilitas sebenarnya. Melakukan langkah koreksi saat ini dapat meningkatkan akurasi prediksi secara signifikan.
Pekerjaan di bidang ini biasanya menggunakan beberapa metrik untuk mengukur apakah probabilitas yang dihasilkan oleh pengklasifikasi dikoreksi dengan baik, termasuk kesalahan terkoreksi yang diharapkan (ECE), dll.
Seiring perkembangan teknologi, indikator koreksi baru seperti kesalahan koreksi adaptif (ACE) dan kesalahan koreksi berbasis uji (TCE) telah muncul satu demi satu, yang bertujuan untuk mengatasi keterbatasan potensial dari indikator awal. Pada tahun 2020-an, Indeks Koreksi Estimasi (ECI) yang diusulkan lebih lanjut dapat memberikan ukuran koreksi model yang lebih terperinci, terutama memberikan pemahaman mendalam tentang tren kepercayaan diri yang berlebihan dan kepercayaan diri yang kurang. Metrik ini tidak hanya berlaku untuk klasifikasi biner, tetapi juga telah diperluas ke skenario klasifikasi multikelas, yang memberikan wawasan mendalam tentang koreksi model lokal dan global.
Evaluasi Prakiraan dan Akurasi Prakiraan
Dalam tugas prediksi, skor Brier sering digunakan untuk mengevaluasi akurasi serangkaian prediksi. Pada intinya, skor ini menguji hubungan antara probabilitas yang ditetapkan dan frekuensi relatif pengamatan. Hal ini sangat penting dalam model prediktif, karena meskipun probabilitas yang diprediksi cocok, nilai praktisnya akan tetap terganggu jika tidak dapat berhasil membedakan antara prediksi yang benar dan yang salah. Seperti yang dikatakan oleh psikolog terkenalt Daniel Kahneman menyatakan,
"Jika Anda menetapkan probabilitas 60% untuk semua peristiwa yang terjadi dan probabilitas 40% untuk semua peristiwa yang tidak terjadi, maka kalibrasi Anda sempurna, tetapi diskriminasi Anda menyedihkan."
Oleh karena itu, mengandalkan satu metrik untuk mengevaluasi kinerja model masih jauh dari cukup, yang mengarah pada pemahaman kalibrasi yang multifaset.
Masalah koreksi dalam regresi
Selain klasifikasi, masalah koreksi dalam analisis regresi sama pentingnya. Dari data yang diketahui, kita dapat menyimpulkan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Proses ini sering disebut "regresi terbalik." Ini bukan sekadar penyesuaian data sederhana, tetapi juga memerlukan penyeimbangan hubungan antara kesalahan observasi dan kesalahan prediksi. Ada juga berbagai metode koreksi multivariat dalam hal ini yang dapat mengubah skor pengklasifikasi menjadi probabilitas kelas yang lebih akurat.
Contoh aplikasi
Misalnya, dalam kronologi lingkaran pohon menggunakan lingkaran pohon atau penanggalan radioaktif menggunakan karbon-14, data yang diamati disebabkan oleh usia objek, bukan sebaliknya. Ini memerlukan penggunaan metode yang dapat memperkirakan tanggal berdasarkan pengamatan baru. Di sini, cara menyeimbangkan minimalisasi kesalahan pengamatan dan minimalisasi tanggal akan memengaruhi hasil akhir, dan perbedaan antara kedua metode akan meningkat seiring dengan meluasnya rentang aplikasi model.
Kesimpulan
Secara umum, melakukan kalibrasi pengklasifikasi adalah tugas multifaset yang tidak hanya memerlukan pemahaman tentang detail teknis, tetapi juga pemahaman komprehensif tentang karakteristik data dan kebutuhan prediksi. Hanya dengan meningkatkan akurasi prediksi model melalui metode koreksi yang tepat, kita dapat memperoleh hasil yang lebih baik dalam aplikasi praktis. Ini membuat kita berpikir tentang cara untuk lebih meningkatkan kemampuan kalibrasi model dalam analisis data mendatang untuk memperoleh prediksi yang lebih akurat?
