Вопрос или проблема
У меня есть набор данных из 10 субъектов. Набор данных имеет 4 класса: 0, 1, 2 и 3. Распределение классов не одинаково. Например, у субъекта 1 нет классов 1, 2 и 3. Он относится к классу нулей. В данный момент я оцениваю модель, используя метод “оставить одного субъекта”. В таком сценарии как рассчитать метрики оценки, такие как F1-мера? Я пробовал классификационный отчет sklearn, но для некоторых субъектов есть только один класс. Следует ли мне учитывать макро F1-мера?
Вы не должны использовать сводные статистики, если у вас всего 10 точек данных. При таком малом количестве данных оценки сводной статистики не будут надежными.
Ответ или решение
При проведении оценки моделей машинного обучения с использованием кросс-валидации типа "оставить одного субъекта" (Leave-One-Subject-Out, LOO), возникает ряд специфических сложностей, особенно в случаях, когда некоторые субъекты представлены только одним классом. Давайте подробно рассмотрим, как правильно вычислить метрики оценки, такие как F1-score, в этой ситуации.
Понимание задачи
У вас есть набор данных из 10 субъектов, который содержит 4 класса (0, 1, 2 и 3). Важно отметить, что распределение классов в вашем наборе данных неравномерно, и некоторые субъекты представлены только одним классом. Это создает определённые проблемы при вычислении метрик, которые требуют наличия хотя бы одного образца из каждого класса для корректной оценки.
Вычисление F1-Score в LOO
-
Кросс-валидация LOO:
При использовании кросс-валидации LOO вы поочередно оставляете каждого субъекта для тестирования, используя остальных для обучения. При каждом таком делении, если тестируемый субъект принадлежит только одному классу, то метрики, основанные на других классах, не будут корректно представлены. -
Расчет F1-score:
- Чтобы рассчитать F1-score, вы должны получить значения предварительно выданного прогноза для каждого класса с учетом истинных и прогнозируемых меток.
- Однако для субъектов, относящихся только к одному классу, вам нужно учитывать, что для них не будет ни истинных положительных, ни истинных негативов для отсутствующих классов. В таком случае, использование "пустых" значений для некоторых метрик приведет к неправильным или незначительным результатам.
-
Использование Macro F1-Score:
- Macro F1-score: Этот метод даёт среднее значение F1-оценок для каждого класса. Он не учитывает количество образцов, а просто даёт одинаковую "весомость" каждому классу. Это может быть полезно в случаях, когда классы перекрываются или имеют значительное различие в распределении.
- Однако, для классов, для которых нет ни одного предсказания, такие расчеты могут привести к ошибке (например, деление на ноль). В этом случае стоит рассмотреть два пути: игнорировать классы без предсказаний в расчете F1 или использовать подход, при котором классы, у которых отсутствуют предсказания, будут получать значение F1 равное нулю.
Рекомендации
-
Потратьте время на анализ данных: Понимание особенностей ваших данных и их распределения критически важно. Проверьте, как каждый субъект представлен в обучающей выборке, прежде чем проводить оценку.
-
Кодирование меток классов: Если некоторые классы постоянно отсутствуют в предсказаниях, рассмотрите возможность использования техник ресэмплинга, чтобы изменить соотношение классов.
-
Используйте индивидуальные метрики: Отмечайте метрики для каждого субъекта, чтобы в конце получить индивидуальные результаты. Это может помочь вам увидеть, как хорошо ваша модель действует для каждого класса, рассматривая классы в отдельности.
-
Среднее значение метрик: Если вы решите использовать среднее значение метрик, отнесите их к средней точности модели. Если один из классов отсутствует для данного субъекта, это не должно значительно влиять на общую характеристику вашей модели.
Используя данные рекомендации, вы сможете получить более точное представление о производительности вашей модели с учётом особенностей вашего набора данных. Надеюсь, это поможет вам в дальнейших исследованиях и анализах!