Language
Country/Area
No result found
знайте, как преобразовать оценки классификатора в истинные вероятности классов, чтобы повысить уверенность в своих прогнозах
В современном мире, основанном на данных, точности прогнозных моделей уделяется все больше внимания, и одним из ключевых вопросов является преобразование оценок классификаторов в истинные вероятности классов. Эти вероятности являются не только отражением результатов прогнозирования, но и ключевым показателем оценки надежности модели.
«Если синоптик присваивает событию вероятность 30, то в долгосрочной перспективе фактическая вероятность возникновения должна быть близка к 30».
В задачах классификации калибровка модели является важным шагом для повышения надежности прогнозов. Даже если классификатор хорошо справляется с разделением классов, его прогнозируемые вероятности могут быть далеки от реальности. Следовательно, выполнение калибровки может помочь улучшить эти оценки.
Для измерения степени калибровки вероятностей, создаваемых классификатором, было предложено множество показателей оценки. Примеры базовой работы включают ожидаемую ошибку калибровки (ECE). Стоит отметить, что в 2020-х годах появились такие индикаторы, как Adaptive Calibration Error (ACE) и Test-based Calibration Error (TCE), которые решают проблему высокой концентрации возможных ограничений ECE.
Среди этих разработок расчетный калибровочный индекс (ECI) является одним из главных прорывов 2020-х годов. Он расширяет концепцию ECE и обеспечивает более подробные измерения для калибровки модели, особенно в случае чрезмерной уверенности в модели или недостаточной ситуации. Первоначально разработанный для двоичных настроек, ECI впоследствии был адаптирован и для многоклассовых настроек, обеспечивая локальное и глобальное понимание калибровки модели.
"Благодаря серии экспериментов Фамиглини и др. продемонстрировали эффективность этой системы в обеспечении более точного понимания уровней калибровки модели и обсудили стратегии по уменьшению систематической ошибки в оценках калибровки".
В дополнение к базовым методам калибровки существуют также некоторые специализированные методы одномерной калибровки, которые можно использовать для преобразования оценок классификатора в вероятности классов для двух типов случаев, включая методы присвоенного значения, байесовские методы, изометрическую регрессию и масштабирование Платта и Калибровка байесовского биннинга для количественного анализа (BBQ), среди прочего.
В области вероятностного прогнозирования и прогнозирования одним из часто используемых инструментов оценки является показатель Брайера, который используется для измерения точности прогнозирования набора прогнозов, то есть того, является ли величина присвоенной вероятности постоянной. с относительной частотой наблюдений. Это отличается от точности и прецизионности, как заявил Дэниел Канеман: «Если вы присвоите вероятность 0,6 всем событиям, которые происходят, и вероятность 0,4 всем событиям, которые не происходят, ваша калибровка идеальна. Да, но ваши навыки идентификации безупречны. ужасно."
В регрессионном анализе проблема калибровки относится к тому, как использовать известные данные для прогнозирования другой переменной. Этот вид обратной регрессии иногда можно назвать срезной обратной регрессией. В случае нескольких классов требуется соответствующий метод многомерной калибровки для преобразования оценок классификатора в вероятности классов.
«Датирование объектов с помощью годичных колец или радиоуглеродного анализа, например, является хорошим примером того, как мы можем моделировать взаимосвязь между известным возрастом и наблюдениями».
Однако то, должна ли модель фокусироваться на минимизации ошибки наблюдения или ошибки даты при сопоставлении известного возраста с наблюдениями, приведет к разным результатам, особенно при экстраполяции. Будет усиливаться по мере удаления от известного результата.
В совокупности калибровка модели может не только повысить точность прогнозов, но и повысить уверенность пользователей в результатах. В условиях все более автоматизированного процесса принятия решений вопрос о том, как эффективно преобразовать оценки модели в реальные вероятности классов, стал важной темой будущих исследований. Столкнувшись с этими стратегиями и методами, читатели не могут не задуматься: при проверке точности прогнозов модели, на каких показателях или шагах нам следует сосредоточиться, чтобы обеспечить достоверность модели?
