Вопрос или проблема
У меня проблема с матрицей для отображения предсказанных меток для бинарного вывода текстовой классификации. Она показывает, что все предсказания попадают под один класс и не отображает предсказание для класса 1. У меня действительно нет идеи, где я допустил ошибку.
threshold = 0.5
y_pred_prob = cnn_model.predict(x_test_pad)
y_pred = (y_pred_prob > threshold).astype(int).flatten()
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
con_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred_class, labels = [0,1])
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = con_mat, display_labels = [0,1])
disp.plot(cmap='Blues')
plt.show()
Это вывод, который я сейчас получаю.
Неправильная матрица классификации
Ответ или решение
Анализ ошибки в построении матрицы ошибок для бинарной классификации с использованием CNN
Проблема, с которой вы столкнулись, заключается в том, что ваша модель классификации неправильно предсказывает метки классов и показывает, что все предсказания попадают только в одну категорию — в данном случае класс 0. Давайте рассмотрим ключевые аспекты, которые могут помочь вам в диагностике и решении этой проблемы.
1. Проверка архитектуры модели
Во-первых, необходимо проанализировать архитектуру вашей сверточной нейронной сети (CNN). Некоторые возможные причины проблем с предсказанием включают:
- Недостаточная сложность модели: Если ваша модель недостаточно сложная, она может не иметь возможности захватывать важные особенности данных.
- Переобучение (overfitting): Если модель слишком хорошо обучилась на обучающей выборке и не имеет способности обобщать знания на валидационной и тестовой выборках, это может привести к неадекватному предсказанию классов.
2. Оценка данных
Проблемы могут также исходить от самих данных:
- Несбалансированные классы: Если вы обнаружите, что в вашем наборе данных классы серьезно несбалансированы (например, 90% примеров относятся к классу 0 и 10% к классу 1), это может негативно сказаться на результатах предсказания. Попробуйте использовать методы балансировки данных, такие как oversampling, undersampling или использование весов классов при обучении модели.
- Качество данных: Низкое качество данных также может быть причиной неудачных предсказаний. Убедитесь, что ваши данные хорошо аннотированы и подготовлены.
3. Применение правильного порога
Вы используете пороговое значение 0.5 для предсказаний, что является стандартом для бинарной классификации. Однако при несбалансированных данных оптимальный порог может варьироваться. Рассмотрите возможность:
- Анализа ROC-кривой: Это поможет вам визуализировать и выбрать оптимальный порог для классификации.
- Тестирования других значений порога: Попробуйте изменить значение порога и посмотрите, как это повлияет на прогнозы.
4. Ошибка в коде
Из предоставленного вами кода видим, что существует потенциальная ошибка в названиях переменных:
y_pred = (y_pred_prob > threshold).astype(int).flatten()Эта строка корректно создает предсказания, однако в следующей строке:
con_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred_class, labels=[0, 1])Вы используете переменную y_pred_class, которая не определена в вашем коде. Вместо этого вам следует использовать y_pred:
con_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred, labels=[0, 1])5. Визуализация и интерпретация матрицы ошибок
После исправления кода, вы сможете построить матрицу ошибок:
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=con_mat, display_labels=[0, 1])
disp.plot(cmap='Blues')
plt.show()Это даст вам возможность наглядно увидеть распределение классов в ваших предсказаниях.
Заключение
Следуя вышеописанным шагам, вы сможете идентифицировать корень проблемы с предсказаниями модели и улучшить производительность вашей CNN для бинарной классификации. Проведение тщательной диагностики архитектуры модели, анализа данных и корректной настройки порога поможет вам достичь лучшего качества предсказания. Не забудьте пересмотреть код на предмет ошибок и обновите его соответственно. Удачи в вашей работе!