Вопрос или проблема
Я пытаюсь создать модель для классификации, могут ли эти пациенты быть диагностированы с деменцией по их 35 дням биометрических данных.
Краткое резюме набора данных приведено ниже.
В качестве входных данных X_train он имеет 51 признак и 148 идентификаторов пользователей. И собирает 35 дней биометрических данных от пациентов.
В качестве входных данных y_train он имеет список диагнозов 148 пациентов. Это могут быть ‘CN’, ‘MCI’ и ‘Dem’, так что у него 3 категории.
['CN',
'MCI',
'MCI',
'CN',
'MCI',
'CN',
'MCI',
...
Так что я создал модель что-то вроде этого.
model = Sequential()
model.add(LSTM(35,input_shape=(35, 51))) #35 дней, 51 признак
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
Что касается точности, она действительно не так хороша, как вы можете видеть ниже, она даже не превышает 50% валидационной точности.
...
Эпоха 200/200
2/2 [==============================] - 0s 131ms/step - loss: 0.0609 - sparse_categorical_accuracy: 0.9835 - val_loss: 3.2440 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.4667
Есть ли способ улучшить эту модель? Или мне нужно перестроить модель?
Похоже, это классическая проблема ПЕРЕОБУЧЕНИЯ, результаты на обучающем наборе действительно хорошие, а результаты на валидационном наборе оставляют желать лучшего.
Вы можете построить график обучения, показывающий потери и точность на обучающем и валидационном наборах для каждой эпохи.
Пример такого графика: ссылка
history = model.fit(X, Y, validation_split=0.33, epochs=150, batch_size=10, verbose=0)
print(history.history.keys())
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('точность модели')
plt.ylabel('точность')
plt.xlabel('эпоха')
plt.legend(['обучение', 'тест'], loc="upper left")
plt.show()
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('потери модели')
plt.ylabel('потери')
plt.xlabel('эпоха')
plt.legend(['обучение', 'тест'], loc="upper left")
plt.show()
Другой простой способ снизить переобучение — уменьшить вычислительную мощность вашей модели/количество обученных параметров, уменьшив количество нейронов на каждом слое вашей модели.
Например:
model = Sequential()
model.add(LSTM(35,input_shape=(35, 51))) #35 дней, 51 признак
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
Ваша модель переобучается. Есть несколько способов справиться с этим:
1.) Данные, которые у вас есть, имеют всего 5k записей. Это не подходит для алгоритмов глубокого обучения, которые требуют гораздо больше данных. Вам стоит использовать алгоритм машинного обучения для этих данных. Переобучение происходит, когда модель, которую вы используете, довольно сложная для имеющихся у вас данных. Либо используйте алгоритм машинного обучения, либо соберите больше данных, если хотите использовать алгоритмы глубокого обучения.
2.) Вы используете точность в качестве метрики для задачи многоклассовой классификации, что не рекомендуется. Попробуйте использовать подходящую метрику и посмотрите, решит ли это проблему.
3.) Еще один способ справиться с этим — как предлагает @niv dudovitch. Уменьшите сложность LSTM, снижая количество параметров.
4.) Вы можете попробовать использовать Keras Tuner для настройки гиперпараметров и посмотреть, решит ли это проблему.
5.) Попробуйте использовать Нормализацию пакетами вместо Dropout. Если вы действительно хотите использовать Dropout, то значение 0.5 — это слишком большое значение для таких небольших данных.
Дайте мне знать, если это сработает!
Удачи!
Ответ или решение
Повышение Точности Модели LSTM для Классификации Деменций
Работа с моделями глубокого обучения, особенно LSTM, может быть сложной, особенно когда точность модели оставляет желать лучшего. В данном случае мы имеем дело с классификацией пациентов на основе 35-дневных биометрических данных. Объём данных составляет всего 148 идентификаторов пользователей и 51 признак, что является важным аспектом для понимания проблем с обучением модели. Давайте рассмотрим, как можно улучшить вашу модель LSTM.
1. Понимание Проблемы с Переобучением
Согласно предоставленным данным, ваша модель демонстрирует высокую точность на обучающем наборе данных (98.35%), но значительно низкую (46.67%) на валидационном наборе данных. Это указывает на классическую проблему переобучения: модель чрезмерно адаптируется к тренировочным данным и не обобщает свою работу на новые (валидационные) данные.
Решения для уменьшения переобучения:
-
Уменьшение сложности модели: Попробуйте уменьшить число нейронов в слоях. Например, вместо Dense(100), используйте Dense(32).
model = Sequential() model.add(LSTM(35, input_shape=(35, 51))) # 35 дней, 51 признак model.add(Dropout(0.3)) # Имеет смысл уменьшить Dropout rate model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(3, activation='softmax')) -
Проверка дропаута: Возможно, значение dropout 0.5 слишком высоко для вашего объёма данных. Попробуйте уменьшить его до 0.3 или 0.2.
2. Использование Более Подходящих Метрик
При работе с многоклассовой классификацией целесообразно использовать более информативные метрики, такие как F1-score или классификационная отчетность, а не просто accuracy. Это позволит вам лучше понять качество модели.
from sklearn.metrics import classification_report
# После предсказания
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=['CN', 'MCI', 'Dem']))3. Улучшение Качества Данных
Объём данных в вашем случае низок (всего 5140 записей). Для LSTM требуется больше данных для достижения хорошей обобщающей способности:
-
Сбор Дополнительных Данных: Постарайтесь увеличить размер вашего датасета, если возможно.
-
Использование Алгоритмов Машинного Обучения: Возможно, вам стоит использовать более простые модели машинного обучения (например, Random Forest или SVM). Они могут быть более эффективными при небольших объёмах данных.
4. Кросс-Валидация
Используйте кросс-валидацию для проверки устойчивости вашей модели. Это поможет избежать "случайной" эффективности, связанной с одной конкретной разбиением данных на обучающую и валидационную выборки.
from sklearn.model_selection import KFold
k_fold = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
for train_index, val_index in k_fold.split(X):
# Обучение и оценка модели5. Тонкая Настройка Гиперпараметров
Используйте Keras Tuner или Optuna для настройки гиперпараметров вашей модели. Это отслеживание различных архитектур и параметров может привести к значительно лучшим результатам.
6. Применение Batch Normalization
Попробуйте добавить слой нормализации пакетов (Batch Normalization) после LSTM-слоя, что может помочь улучшить стабильность и ускорить обучение.
from keras.layers import BatchNormalization
model.add(BatchNormalization())Заключение
Ваша модель LSTM сталкивается с проблемой переобучения и требует оптимизации. Пошаговое применение представленных методов поможет вам улучшить её производительность. Следите за процессом обучения, анализируйте метрики и производите корректировки по мере необходимости. Успехов в моделировании иобретении более точной модели для классификации признаков деменции!