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copri come convertire i punteggi del classificatore in probabilità reali di classe per avere più fiducia nelle tue previsioni
Nel mondo odierno basato sui dati, l'accuratezza dei modelli predittivi ha ricevuto crescente attenzione e una delle questioni chiave è come convertire i punteggi del classificatore in probabilità reali di classe. Queste probabilità non riflettono solo i risultati della previsione, ma anche un indicatore chiave per valutare l’affidabilità del modello.
"Se un previsore assegna una probabilità pari a 30 a un evento, nel lungo periodo la probabilità effettiva che si verifichi dovrebbe essere vicina a 30."
Nei problemi di classificazione, la calibrazione del modello è un passo importante per migliorare l'affidabilità delle previsioni. Anche se un classificatore funziona bene nel separare le classi, le sue probabilità previste potrebbero essere lontane dalla realtà. Pertanto, l'esecuzione della calibrazione può aiutare a migliorare queste stime.
Sono state proposte molte metriche di valutazione per misurare il grado di calibrazione delle probabilità prodotte da un classificatore. Esempi di lavoro di base includono l'errore di calibrazione previsto (ECE). Vale la pena notare che negli anni 2020 sono emersi indicatori come l’errore di calibrazione adattivo (ACE) e l’errore di calibrazione basato su test (TCE), che risolvono il problema dell’elevata concentrazione di possibili limitazioni.
Tra questi sviluppi, l'indice di calibrazione stimato (ECI) è una delle principali scoperte degli anni 2020. Espande il concetto di ECE e fornisce misurazioni più dettagliate per la calibrazione del modello, in particolare per l'eccessiva sicurezza del modello o la situazione insufficiente. Inizialmente progettato per contesti binari, l’ECI è stato successivamente adattato anche a contesti multiclasse, fornendo approfondimenti locali e globali sulla calibrazione del modello.
"Attraverso una serie di esperimenti, Famiglini et al. dimostrano l'efficacia di questo quadro nel fornire una comprensione più accurata dei livelli di calibrazione del modello e discutono le strategie per ridurre le distorsioni nelle valutazioni di calibrazione."
Oltre ai metodi di calibrazione di base, esistono anche alcuni metodi di calibrazione univariati specializzati che possono essere utilizzati per convertire i punteggi del classificatore in probabilità di classe per due tipi di casi, inclusi metodi con valori assegnati, metodi bayesiani, regressione isometrica e scala Platt e Calibrazione bayesiana binning-to-quantification (BBQ), tra le altre.
Nel campo della previsione e previsione probabilistica, uno degli strumenti di valutazione comunemente utilizzati è il punteggio Brier, che viene utilizzato per misurare l'accuratezza della previsione di un insieme di previsioni, ovvero se l'entità della probabilità assegnata è coerente con la relativa frequenza delle osservazioni. Questo è diverso dall’accuratezza e dalla precisione, come ha affermato Daniel Kahneman: “Se assegni una probabilità di 0,6 a tutti gli eventi che si verificano e una probabilità di 0,4 a tutti gli eventi che non si verificano, la tua calibrazione è perfetta Sì, ma le tue capacità di identificazione lo sono terribile."
Nell'analisi di regressione, il problema della calibrazione si riferisce a come utilizzare i dati noti per prevedere un'altra variabile. Questo tipo di regressione all'indietro può talvolta essere chiamata regressione all'indietro a fette. Per il caso multiclasse, è necessario un metodo di calibrazione multivariata appropriato per convertire i punteggi del classificatore in probabilità di classe.
"La datazione degli oggetti utilizzando gli anelli degli alberi o il radiocarbonio, ad esempio, è un buon esempio di come possiamo modellare la relazione tra età conosciute e osservazioni."
Tuttavia, se un modello debba concentrarsi sulla minimizzazione dell'errore di osservazione o dell'errore di data quando mette in relazione le età conosciute con le osservazioni, produrrà risultati diversi, soprattutto quando si estrapola. Si intensificherà con la distanza dal risultato noto.
Nel complesso, la calibrazione dei modelli può non solo migliorare l'accuratezza delle previsioni, ma anche aumentare la fiducia degli utenti nei risultati. Nel processo decisionale sempre più automatizzato, come convertire efficacemente i punteggi dei modelli in probabilità di classi reali è diventato un argomento importante per la ricerca futura. Di fronte a queste strategie e metodi, i lettori non possono fare a meno di pensare: quando esaminiamo l’accuratezza delle previsioni del modello, su quali indicatori o passaggi dovremmo concentrarci per garantire la credibilità del modello?
