Вопрос или проблема
Документация говорит:
Функция потерь, которая будет использоваться. По умолчанию – ‘hinge’, что дает
линейный SVM. Функция потерь ‘log’ дает логистическую регрессию, вероятностный
классификатор. ‘modified_huber’ – это другая плавная функция потерь, которая
обеспечивает толерантность к выбросам, а также оценки вероятностей.
Когда мы используем функцию потерь ‘modified_huber’, какой алгоритм классификации используется? Это SVM? Если да, то как он может давать оценки вероятностей, чего он не может сделать с функцией потерь hinge?
Функция потерь модифицированного Хубера эквивалентна квадратично сглаженному SVM с гамма = 2.
Ответ или решение
Когда мы говорим о классификаторе SGDClassifier из библиотеки Scikit-learn с использованием функции потерь modified_huber, важно понимать, как эта функция преобразует алгоритм классификации и его возможности.
Пояснение функции потерь modified_huber
Функция потерь modified_huber представляет собой комбинацию свойств, характерных для существующих алгоритмов, но с улучшениями для работы с выбросами. Как упоминается в вашем источнике, эта функция потерь является гладкой и позволяет получать вероятностные оценки, что делает её полезной для ряда задач классификации. В отличие от функции «hinge», которая используется в линейной поддерживающей векторной машине (SVM), modified_huber происходит от идеи квадратично сглаженного SVM с параметром gamma, равным 2.
Какой алгоритм используется?
Когда вы применяете modified_huber в SGDClassifier, используется стохастический градиентный спуск для оптимизации функции потерь. Основное отличие здесь заключается в том, что эта функция потерь, в отличие от «hinge», является гладкой на всей своей области определения. Это позволяет алгоритму SGDClassifier не только классифицировать наблюдения, но и производить вероятностные предсказания.
Почему вероятностные оценки доступны?
Вероятностные оценки являются важным аспектом при работе с классификаторами, и применение функции потерь modified_huber здесь играет решающую роль. В отличие от SVM, которые обычно не обеспечивают вероятностные выводы, SGDClassifier с modified_huber позволяет получить вероятности классов, исходя из вычисленного логита. Более того, благодаря особенностям самой функции потерь и используемым методам оптимизации, можно применять метод отзыва и подгонки для нормализации вероятностных значений.
Выводы
Таким образом, использование функции потерь modified_huber в SGDClassifier позволяет вам создать классификатор, который объединяет преимущества SVM и предоставляет вероятностные оценки. Это расширяет возможности применения вашего модели в задачах, где важно как точное предсказание класса, так и оценка уверенности в этих предсказаниях. Такой подход делает modified_huber привлекательным выбором для практиков в области машинного обучения, которые стремятся к наиболее сбалансированному решению с учетом как точности, так и надежности результатов.