Вопрос или проблема
Я сравниваю 5 сторонних классификационных моделей на подмножестве результатов (в частности, ложно положительных, которые я исследую, чтобы найти общую причину). Все пять моделей выдают значения от 0 до 1, но, похоже, имеют разную общую чувствительность.
Я могу попробовать рассчитать значение асимметрии для распределения каждой модели из всего набора данных, чтобы нормализовать его, или я могу нормализовать классификацию только в пределах диапазона выводов, связанных со значениями подмножества. (Обратите внимание, что это сильно неравномерный набор данных.)
Ответ или решение
Для корректного сравнения результатов бинарных классификаторов с различной чувствительностью необходимо учитывать несколько ключевых аспектов. Ваша задача заключается в сравнении пяти сторонних моделей классификации, выходящих значения которых колеблются от 0 до 1, с акцентом на ложные положительные результаты. Вы упоминаете о сложной структуре данных с неравномерным распределением, что добавляет уровень сложности в анализ.
1. Определите метрики для сравнения
Первым шагом является выбор соответствующих метрик, которые будут служить основой для сравнения. В данном контексте важно акцентировать внимание на следующих показателях:
- Точность (Accuracy): Доля правильных предсказаний (как истинно положительных, так и истинно отрицательных) от общего числа объектов.
- Чувствительность (Sensitivity): Способность модели правильно выявлять положительные классы.
- Специфичность (Specificity): Способность модели правильно идентифицировать отрицательные классы.
- F1-мера: Гармоническое среднее между точностью и чувствительностью, важное в условиях несбалансированных данных.
2. Нормализация результатов
Ваше предложение о нормализации результатов вполне оправдано. Однако необходимо выявить, какой подход к нормализации будет более эффективным в вашем конкретном случае. Вот два метода, которые вы можете рассмотреть:
-
Анализ всего датасета (глобальная нормализация): Этот метод подразумевает расчет смещения (skewness) по всему набору данных. Такой подход может учесть общие особенности моделей, но при этом не всегда будет точно отражать их работу на вашей выборке.
-
Локальная нормализация: В этом случае нормализация выполняется только на подмножестве данных, связанном с ложными положительными результатами. Это позволяет вам более точно оценить производительность моделей относительно рассматриваемых классификаций, хотя может утратить информацию о более общих тенденциях.
Рекомендуется также использовать методы, такие как ROC-кривые и AUC (Area Under ROC Curve), чтобы визуализировать и оценить компромиссы между чувствительностью и специфичностью.
3. Постройте графики и визуализация данных
Для более глубокого анализа и представления результатов можно использовать графические средства, такие как гистограммы или ящичные диаграммы, чтобы визуализировать распределения выходных значений для каждой модели. Это позволит вам увидеть, как различия в чувствительности влияют на распределение ложных положительных результатов.
4. Учитывайте неравномерное распределение
Следует подчеркнуть, что неравномерное распределение данных может существенно повлиять на метрики и результаты анализа. Рекомендуется использовать методы стратификации для оценки производительности классификаторов с учетом классов, чтобы избежать смещения в оценках.
5. Проведение статистических тестов
Для объективной оценки различий между моделями полезно применить статистические тесты, такие как тест Вилкоксона или тест Манна-Уитни, для верификации значимости различий в ложных положительных результатах моделей.
Заключение
Корректное сравнение бинарных классификаторов с различной чувствительностью требует внимание к деталям, выбор адекватных метрик, нормализацию результатов, визуализацию данных и статистическое тестирование. Тем самым можно получить более точные и надежные выводы о производительности моделей, которые помогут в выявлении общей причины повышения числа ложных положительных результатов.