Проверьте ложную классификацию

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Как инспектировать неправильно классифицированные данные в модели машинного обучения
Задача
Решение
Заключение

Вопрос или проблема

Недавно я смог обучить простой классификационный алгоритм (мой первый ML-проект) и даже получил довольно удовлетворительную точность.

Теперь я ищу способ проверить, какие данные в моем train_data были ошибочно классифицированы. Моя основная идея была примерно такой:

Если y_train != y_pred Затем:
     (получить индексы y_train)
     (посмотреть данные в моем csv и попытаться найти шаблон)

Моя основная проблема в том, что функция train_test_split предоставляет мне подмножество y_test примерно такое:

print(y_test):

    28886    0
    23319    0
    8913     1
    25770    0

А y_pred — это список примерно такой:

print(y_pred):

    [0 0 1 ... 0 1 0]

Поскольку в y_test уже есть существующий индекс, я не могу просто сравнить y_test[2] с y_pred[2]. Мне кажется, что y_test[2] не предоставляет третий элемент y_test. Скорее, он предоставляет третий элемент моего оригинального набора данных.

Я ищу способ сравнить позицию n моего подмножества y_test с позицией n y_pred, чтобы я мог получить индексы всех ошибочно классифицированных.

Питон-код, который я использовал, чтобы получить этот результат:

x_train, x_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X,Y, test_size=0.2)    

clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=13)
clf.fit(x_train,y_train)

y_pred = clf.predict(x_test)
acc = metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)
print(acc)

Спасибо за ваш ответ. Я, на самом деле, только что нашел способ сделать это:

y_test_indexes = y_test.index


for i in range(0,len(y_test_indexes)):
    value = y_test_indexes[i]
    if y_test[value] != y_pred[i]:
        print(value,y_test[value],y_pred[i])

Вы можете преобразовать серии в список и выполнить сравнение, порядок в любом случае должен остаться прежним.

Или, если вы хотите сохранить ссылку, вы можете преобразовать список в серию, используя

pd.Series(list, index= y_test.index)

Ответ или решение

Как инспектировать неправильно классифицированные данные в модели машинного обучения

Обучение алгоритма классификации — это захватывающий этап в области машинного обучения. Если вы достигли хорошего уровня точности, следующим важным шагом станет анализ причин неверных классификаций. Это не только поможет улучшить вашу модель, но и даст уникальное понимание предметной области.

Задача

Вы столкнулись с проблемой неправильной классификации в процессе выполнения вашего проекта. У вас есть предсказанные значения (y_pred) и тестовые значения (y_test), однако индексы в этих массивах отличаются. Поскольку y_test представляет собой сокращённый вариант оригинального набора данных, вам необходимо найти способ сопоставить индексы и определить, какие данные были неправильно классифицированы.

Решение

Вот шаги, которые помогут вам успешно выполнить инспекцию:

Сопоставление индексов:
Чтобы сопоставить ваши предсказания с истинными метками, вы можете использовать индексы, которые предоставляет y_test. Убедитесь, что вы проверяете каждое значение в y_test с соответствующим индексом в y_pred.
```
y_test_indexes = y_test.index

for i in range(len(y_test_indexes)):
    value = y_test_indexes[i]
    if y_test[value] != y_pred[i]:
        print(f"Индекс: {value}, Истинное значение: {y_test[value]}, Предсказанное значение: {y_pred[i]}")
```

Использование pandas:
Если ваши данные находятся в формате pandas, вы можете конвертировать список предсказаний в серию с теми же индексами, которые у вас есть в y_test. Это упростит сравнение.

y_pred_series = pd.Series(y_pred, index=y_test.index)
ошибочные = (y_test != y_pred_series)
неверные_данные = y_test[ошибочные]

print("Неправильно классифицированные данные:")
for index, value in неверные_данные.items():
   print(f"Индекс: {index}, Истинное значение: {value}, Предсказанное значение: {y_pred_series[index]}")

Анализ ошибок:
После того как вы нашли неверно классифицированные данные, следующим шагом будет их анализ. Попробуйте выявить общие закономерности — возможно, в данных присутствуют какие-то признаки, которые являются «шумом», или определённые классы данных воспринимаются вашей моделью затруднительно.
Улучшение модели:
На основании анализа ошибок вы можете корректировать модель. Рассмотрите возможность применения других методов (например, более сложных алгоритмов, переобучения, настройки гиперпараметров) или предобработки данных.
Обновление оценки модели:
После улучшения модели не забудьте заново оценить её производительность с использованием террестирующих метрик.

Заключение

Анализ неправильно классифицированных данных — ключевая часть процесса обучения моделей. Ваша способность выявлять и исправлять ошибки не только улучшит точность вашей модели, но и подарит вам уверенность в её применении в реальных условиях. Помните, что путь к совершенствованию — это бесконечный процесс, который включает в себя постоянный анализ и адаптацию. Удачи в ваших дальнейших исследованиях в области машинного обучения!