В области машинного обучения измерение и оценка моделей имеет решающее значение. Выбор подходящих методов оценки, соответствующих решаемой проблеме, помогает нам быстро и точно выявлять проблемы, которые могут возникнуть при выборе и обучении модели. Это, в свою очередь, позволяет нам оптимизировать и повторять модель. В этой статье я объясню знания, связанные с оценкой модели машинного обучения.

Цель оценки модели

Цель оценки модели — выбрать модель с сильными способностями к обобщению для выполнения задач машинного обучения. В практических задачах машинного обучения часто требуется обширное экспериментирование. Это включает в себя итеративную настройку параметров, опробование различных алгоритмов модели и наблюдение за тем, какой алгоритм модели работает лучше всего при каких настройках параметров для решения поставленной задачи машинного обучения.

Модель с сильной способностью к обобщению хорошо работает на неизвестных выборках, демонстрируя низкий уровень ошибок и высокую точность. В задачах машинного обучения мы стремимся получить точные прогнозы для неизвестных помеченных образцов и моделей с сильной способностью к обобщению.

Однако, поскольку мы не можем получить доступ к «неизвестным образцам» заранее, мы разделяем доступные данные на наборы для обучения и оценки для обучения и оценки модели. Оценивая производительность модели на оценочном наборе, мы можем определить, является ли модель переоснащением или недообучением, и выполнить итерацию, чтобы улучшить ее производительность.

В процессе моделирования нам нужен полный набор методов и показателей оценки, чтобы создать модель с сильными способностями к обобщению.

Экспериментальные методы

Экспериментальные методы оценки можно разделить на две категории: «офлайн» и «онлайн».

Автономная оценка включает в себя оценку производительности моделей с использованием предварительно собранных данных без взаимодействия в реальном времени. Некоторые часто используемые офлайн-методы оценки включают в себя:

Оценка задержек: этот метод случайным образом разбивает доступные данные на обучающий набор и отдельный набор для оценки. Модель обучается на обучающем наборе, а ее производительность оценивается на оценочном наборе.

Перекрестная проверка. Перекрестная проверка включает разделение данных на несколько подмножеств или «складок». Модель обучается на комбинации складок и оценивается на оставшейся складке, повторяя процесс для каждой комбинации. Он обеспечивает более надежную оценку за счет усреднения результатов по нескольким итерациям.

Стратифицированная выборка. Этот метод обеспечивает сохранение распределения целевых переменных как в наборах для обучения, так и в наборах для оценки, особенно при работе с несбалансированными наборами данных.

Онлайн-оценка включает в себя развертывание модели в реальной среде и оценку ее производительности на основе взаимодействий в реальном времени и отзывов пользователей. Некоторые распространенные методы онлайн-оценки включают в себя:

A/B-тестирование: A/B-тестирование сравнивает производительность различных моделей или алгоритмов путем случайного распределения пользователей по разным версиям (A и B) и измерения желаемых показателей, таких как рейтинг кликов или коэффициент конверсии.

Бандитские алгоритмы: бандитские алгоритмы динамически распределяют ресурсы или трафик между различными моделями на основе их наблюдаемой производительности, постоянно оптимизируя выбор модели на основе полученных отзывов.

Обучение с подкреплением. Методы обучения с подкреплением включают в себя обучение агента принимать последовательные решения в окружающей среде, оценивая производительность на основе достигнутых вознаграждений или результатов.

Эти методы оценки помогают оценить производительность модели, определить области для улучшения и направить итеративный процесс уточнения модели для достижения оптимальной производительности. Выбор метода оценки зависит от конкретных требований и ограничений решаемой задачи машинного обучения.

Метрики оценки

Метрики оценки используются для количественной оценки и измерения производительности и эффективности моделей машинного обучения. Выбор подходящих метрик оценки зависит от конкретной задачи и целей машинного обучения. Вот часто используемые метрики оценки:

  1. Классификационные задачи:
  • Точность: доля правильно предсказанных выборок от общего числа выборок.
  • Точность: Доля истинно положительных прогнозов среди выборок, предсказанных как положительные.
  • Напомним: доля истинных положительных прогнозов среди фактических положительных образцов.
  • F1-Score: гармоническое среднее значение точности и полноты, обеспечивающее сбалансированную оценку обоих показателей.
  • ROC-кривая и AUC: ROC-кривая представляет собой отношение между истинно положительными показателями и ложноположительными показателями при различных пороговых значениях, в то время как AUC представляет собой площадь под ROC-кривой, что указывает на производительность классификатора.

2. Регрессионные задачи:

  • Среднеквадратическая ошибка (MSE): среднеквадратическая разница между прогнозируемыми и истинными значениями.
  • Среднеквадратическая ошибка (RMSE): Квадратный корень из среднеквадратичной ошибки.
  • Средняя абсолютная ошибка (MAE): средняя абсолютная разница между прогнозируемыми значениями и истинными значениями.
  • Оценка R-квадрата: представляет долю дисперсии зависимой переменной, которую можно предсказать по независимым переменным.

3. Задачи кластеризации:

  • Коэффициент силуэта: измеряет компактность и разделение результатов кластеризации.
  • Однородность: измеряет, относятся ли образцы одной категории к одному и тому же кластеру.
  • Полнота: измеряет, находятся ли образцы из одной категории в одном кластере.
  • Скорректированный индекс Рэнда (ARI): измеряет сходство между результатами кластеризации и истинными метками.

4. Рекомендательные задачи:

  • Точность и полнота: измеряйте точность и охват результатов рекомендаций.
  • Средняя точность (AP): вычисляет среднюю точность при различных уровнях полноты.
  • NDCG (нормированный дисконтированный кумулятивный прирост): учитывает как рейтинг, так и рейтинговую информацию для оценки качества списков рекомендаций.

Существует много других доступных метрик оценки, и выбор подходящих метрик оценки зависит от конкретной задачи и требований. Эти метрики помогают оценить производительность моделей и направлять процесс выбора и оптимизации модели.

Напоследок позвольте привести несколько примеров оценочных метрик, которые следует выбирать на практике.

  1. Предпочитают пропустить, чем неправильно классифицировать: в сценарии выявления спам-писем он может склоняться к этому мышлению, потому что неправильная классификация большого количества законных писем может вызвать значительные неудобства. Таким образом, точность будет важным показателем, на котором следует сосредоточиться.
  2. Предпочитайте неправильно классифицировать, чем пропустить: в области контроля финансовых рисков он в основном склоняется к такому мышлению, стремясь к тому, чтобы система выявляла все рискованное поведение или пользователей, которые затем могут быть дополнительно изучены людьми. Упускать даже один экземпляр, который может привести к катастрофическим последствиям, нежелательно. Таким образом, отзыв будет важным показателем, на котором следует сосредоточиться.

Я надеюсь, что вы получили четкое представление о методах и критериях оценки моделей после прочтения этой статьи. Если вы нашли это полезным, не забудьте подписаться на меня.