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prenda como converter pontuações do classificador em verdadeiras probabilidades de classe para ter mais confiança em suas previsões
No mundo atual, orientado por dados, a precisão dos modelos preditivos tem recebido cada vez mais atenção, e uma das principais questões é como converter as pontuações do classificador em verdadeiras probabilidades de classe. Estas probabilidades não são apenas um reflexo dos resultados da previsão, mas também um indicador chave para avaliar a fiabilidade do modelo.
“Se um previsor atribui uma probabilidade de 30 a um evento, então, no longo prazo, a probabilidade real de ocorrência deve ser próxima de 30.”
Em problemas de classificação, a calibração do modelo é uma etapa importante para melhorar a confiabilidade da previsão. Mesmo que um classificador tenha um bom desempenho na separação de classes, suas probabilidades previstas podem estar longe da realidade. Portanto, realizar a calibração pode ajudar a melhorar essas estimativas.
Muitas métricas de avaliação foram propostas para medir o grau de calibração das probabilidades produzidas por um classificador. Exemplos de trabalho básico incluem Erro de Calibração Esperado (ECE). Vale ressaltar que na década de 2020 surgiram indicadores como Erro de Calibração Adaptativo (ACE) e Erro de Calibração Baseado em Teste (TCE), que resolvem o problema da alta concentração de possíveis limitações.
Entre esses desenvolvimentos, o Índice de Calibração Estimado (ECI) é um dos principais avanços na década de 2020. Ele expande o conceito de ECE e fornece medições mais detalhadas para calibração do modelo, especialmente para excesso de confiança ou situação insuficiente. Inicialmente projetado para configurações binárias, o ECI foi posteriormente adaptado também para configurações multiclasse, fornecendo insights locais e globais sobre a calibração do modelo.
"Através de uma série de experimentos, Famiglini et al. demonstram a eficácia desta estrutura em fornecer uma compreensão mais precisa dos níveis de calibração do modelo e discutem estratégias para reduzir vieses nas avaliações de calibração."
Além dos métodos básicos de calibração, existem também alguns métodos especializados de calibração univariada que podem ser usados para converter pontuações do classificador em probabilidades de classe para dois tipos de casos, incluindo métodos de valor atribuído, métodos Bayesianos, regressão isométrica e escala Platt e Calibração bayesiana de binning-to-quantification (BBQ), entre outras.
No campo da previsão e previsão probabilística, uma das ferramentas de avaliação comumente utilizadas é a pontuação de Brier, que é usada para medir a precisão da previsão de um conjunto de previsões, ou seja, se a magnitude da probabilidade atribuída é consistente com a frequência relativa das observações. Isso é diferente de exatidão e precisão, como afirmou Daniel Kahneman: “Se você atribuir uma probabilidade de 0,6 a todos os eventos que ocorrem e uma probabilidade de 0,4 a todos os eventos que não ocorrem, sua calibração é perfeita. Sim, mas suas habilidades de identificação são terrível."
Na análise de regressão, o problema de calibração refere-se a como usar dados conhecidos para prever outra variável. Esse tipo de regressão reversa às vezes pode ser chamada de regressão reversa fatiada. Para o caso multiclasse, é necessário um método de calibração multivariada apropriado para converter as pontuações do classificador em probabilidades de classe.
“Datar objetos usando anéis de árvores ou radiocarbono, por exemplo, é um bom exemplo de como podemos modelar a relação entre idades conhecidas e observações.”
No entanto, se um modelo deve se concentrar na minimização do erro de observação ou do erro de data ao relacionar idades conhecidas às observações, produzirá resultados diferentes, especialmente ao extrapolar. Irá se intensificar com a distância do resultado conhecido.
Em conjunto, a calibração do modelo pode não apenas melhorar a precisão das previsões, mas também aumentar a confiança dos usuários nos resultados. No processo de tomada de decisão cada vez mais automatizado, como converter efetivamente as pontuações dos modelos em probabilidades reais de classe tornou-se um tópico importante para pesquisas futuras. Diante dessas estratégias e métodos, os leitores não podem deixar de pensar: ao examinar a precisão das previsões do modelo, em quais indicadores ou etapas devemos nos concentrar para garantir a credibilidade do modelo?
