Language
Country/Area
No result found
ìm hiểu cách chuyển đổi điểm phân loại thành xác suất thực của lớp để giúp bạn tự tin hơn vào dự đoán của mình
Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, độ chính xác của các mô hình dự đoán ngày càng nhận được sự chú ý và một trong những vấn đề chính là làm thế nào để chuyển đổi điểm phân loại thành xác suất thực của lớp. Những xác suất này không chỉ phản ánh kết quả dự đoán mà còn là chỉ số chính để đánh giá độ tin cậy của mô hình.
“Nếu người dự báo ấn định xác suất là 30 cho một sự kiện thì về lâu dài, xác suất xảy ra thực tế sẽ gần bằng 30.”
Trong các bài toán phân loại, hiệu chỉnh mô hình là một bước quan trọng để nâng cao độ tin cậy của dự đoán. Ngay cả khi một bộ phân loại hoạt động tốt trong việc phân tách các lớp thì xác suất dự đoán của nó có thể khác xa với thực tế. Do đó, việc thực hiện hiệu chuẩn có thể giúp cải thiện những ước tính này.
Nhiều chỉ số đánh giá đã được đề xuất để đo lường mức độ hiệu chuẩn của các xác suất do bộ phân loại tạo ra. Ví dụ về công việc cơ bản bao gồm Lỗi Hiệu chuẩn Dự kiến (ECE). Điều đáng chú ý là trong những năm 2020, các chỉ báo như Lỗi hiệu chuẩn thích ứng (ACE) và Lỗi hiệu chuẩn dựa trên thử nghiệm (TCE) đã xuất hiện, giúp giải quyết các hạn chế có thể có về nồng độ ECE cao.
Trong số những phát triển này, Chỉ số hiệu chuẩn ước tính (ECI) là một trong những bước đột phá lớn trong những năm 2020. Nó mở rộng khái niệm về ECE và cung cấp các phép đo chi tiết hơn để hiệu chỉnh mô hình, đặc biệt là trong trường hợp quá tự tin hoặc không đủ. Ban đầu được thiết kế cho cài đặt nhị phân, ECI sau đó cũng được điều chỉnh cho phù hợp với cài đặt nhiều lớp, cung cấp thông tin chi tiết cục bộ và tổng thể về hiệu chỉnh mô hình.
"Thông qua một loạt thử nghiệm, Famiglini và cộng sự chứng minh tính hiệu quả của khuôn khổ này trong việc cung cấp sự hiểu biết chính xác hơn về mức độ hiệu chỉnh mô hình và thảo luận các chiến lược nhằm giảm sai lệch trong đánh giá hiệu chuẩn."
Ngoài các phương pháp hiệu chuẩn cơ bản, còn có một số phương pháp hiệu chuẩn đơn biến chuyên biệt có thể được sử dụng để chuyển đổi điểm phân loại thành xác suất của lớp cho hai loại trường hợp, bao gồm các phương pháp giá trị được gán, phương pháp Bayes, hồi quy đẳng cự và chia tỷ lệ Platt và Hiệu chuẩn Bayesian binning-to-quantification (BBQ), cùng nhiều phương pháp khác.
Trong lĩnh vực dự đoán và dự báo xác suất, một trong những công cụ đánh giá thường được sử dụng là điểm Brier, điểm này dùng để đo lường độ chính xác dự đoán của một tập hợp các dự đoán, tức là xem độ lớn của xác suất được chỉ định có nhất quán hay không với tần suất tương đối của các quan sát. Điều này khác với độ chính xác và độ chính xác, như Daniel Kahneman đã nói: “Nếu bạn gán xác suất 0,6 cho tất cả các sự kiện xảy ra và xác suất 0,4 cho tất cả các sự kiện không xảy ra, thì hiệu chuẩn của bạn là hoàn hảo. Có, nhưng kỹ năng nhận dạng của bạn là khủng khiếp."
Trong phân tích hồi quy, vấn đề hiệu chỉnh đề cập đến cách sử dụng dữ liệu đã biết để dự đoán một biến khác. Loại hồi quy ngược này đôi khi có thể được gọi là hồi quy ngược cắt lát. Đối với trường hợp nhiều lớp, cần có một phương pháp hiệu chỉnh đa biến thích hợp để chuyển đổi điểm phân loại thành xác suất của lớp.
“Ví dụ, việc xác định niên đại của các vật thể bằng cách sử dụng vòng cây hoặc carbon phóng xạ là một ví dụ điển hình về cách chúng ta có thể lập mô hình mối quan hệ giữa độ tuổi đã biết và các quan sát.”
Tuy nhiên, việc một mô hình nên tập trung vào việc giảm thiểu sai số quan sát hay sai số ngày tháng khi liên hệ các độ tuổi đã biết với các quan sát sẽ tạo ra các kết quả khác nhau, đặc biệt là khi ngoại suy Sẽ tăng cường theo khoảng cách so với kết quả đã biết.
Kết hợp lại, việc hiệu chỉnh mô hình không chỉ có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán mà còn nâng cao độ tin cậy của người dùng đối với kết quả. Trong quá trình ra quyết định ngày càng tự động hóa, làm thế nào để chuyển đổi hiệu quả điểm số mô hình thành xác suất lớp thực tế đã trở thành một chủ đề quan trọng cho nghiên cứu trong tương lai. Trước những chiến lược và phương pháp này, người đọc không khỏi nghĩ: Khi kiểm tra tính chính xác của các dự đoán mô hình, chúng ta nên tập trung vào những chỉ số hoặc bước nào để đảm bảo độ tin cậy của mô hình?
