- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Сравнение вероятностей двух моделей в контексте классов CLASS_A и CLASS_B
- Введение
- Вопрос 1: Сравнение вероятностей предсказаний для одной и той же наблюдаемой
- Оценка вероятностей
- Вопрос 2: Сравнение вероятностей с различными наборами данных
- Анализ при различных обучающих данных
- Заключение
Вопрос или проблема
Рассмотрим набор данных и два бинарных класса CLASS_A и CLASS_B. Предположим, что мы обучаем модель, такую как XGBClassifier, для обоих классов (отдельно) и получаем две модели: MODEL_A для предсказания CLASS_A и MODEL_B для предсказания CLASS_B. Используя метод predict_proba, согласно документации, мы можем получить
вероятность того, что каждый X пример принадлежит данному классу.
Мой первый вопрос: могу ли я сравнить выходные данные predict_proba двух моделей с соответствующими классами и утверждать, что если для наблюдения x_i я получаю 0.4 с MODEL_A и CLASS_A, а 0.2 с MODEL_B и CLASS_B, то наблюдение x_i с большей вероятностью принадлежит CLASS_A, чем CLASS_B? (в два раза более вероятно?)
Мой второй вопрос: будет ли вышеуказанное справедливо, если обучающий набор данных отличается? То есть обучение и оценка проводятся на разных наблюдениях и разных переменных, и тогда я получаю 0.4 для наблюдения x_i от MODEL_A и CLASS_A и 0.2 для наблюдения x_j от MODEL_B и CLASS_B.
Ответ или решение
Сравнение вероятностей двух моделей в контексте классов CLASS_A и CLASS_B
Введение
Современные методы машинного обучения, такие как XGBClassifier, получили широкую популярность в задачах бинарной классификации. В этой статье мы обсудим два ключевых вопроса, касающихся вероятностных предсказаний моделей, обученных для различных классов на одной и той же выборке данных.
Вопрос 1: Сравнение вероятностей предсказаний для одной и той же наблюдаемой
Пользуясь методом predict_proba, мы получаем вероятности принадлежности каждого примера к заданному классу. В вашем примере для наблюдения ( x_i ) модель MODEL_A предсказывает 0.4 для CLASS_A, тогда как модель MODEL_B предсказывает 0.2 для CLASS_B.
Оценка вероятностей
Чтобы понимать, можно ли утверждать, что ( x_i ) более вероятно относится к CLASS_A, давайте обратим внимание на смысл вероятностей:
- Вероятность 0.4 для CLASS_A указывает на то, что из ста аналогичных примеров, вероятность принадлежности к CLASS_A составляет 40%.
- Вероятность 0.2 для CLASS_B означает, что из ста аналогичных примеров, только 20% вероятнее всего относятся к CLASS_B.
Сравнение вероятностей.
Хотя на первый взгляд может показаться, что мы можем сказать, что ( x_i ) "в два раза более вероятно" относится к CLASS_A, важно понимать, что это не эквивалентно вероятностному сравнению. Чисто количественный "в два раза" вывод может вести к неподходящим выводам. Для строгого анализа лучше использовать:
-
Относительность вероятностей. Вероятность CLASS_A выше, чем CLASS_B, но не следует интерпретировать это как "в два раза вероятнее".
-
Порог принятия решения. Необходимо установить порог (обычно 0.5), после которого мы классифицируем пример. В данном случае 0.4 не превышает 0.5, значит, CLASS_A считается менее вероятным.
Вопрос 2: Сравнение вероятностей с различными наборами данных
Теперь перейдем ко второму вопросу. Если мы обучили модели на разных обучающих наборах, а затем получили 0.4 для MODEL_A на ( x_i ) и 0.2 для MODEL_B на ( x_j ), является ли это сравнимым.
Анализ при различных обучающих данных
Если данные, на которых обучались модели MODEL_A и MODEL_B, различны, сравнение результатов становится еще более сложным:
-
Разные распределения. Обучающие наборы могут иметь разные распределения классов или различия в признаках. Это означает, что модель, обученная на одной выборке, может существенно отличаться по своей предсказательной мощности и поведению от модели, обученной на другой выборке.
-
Отсутствие прямого сравнения. Вероятности, полученные из разных моделей, не могут быть прямолинейно сравнены. Даже если MODEL_A выдает 0.4 для ( x_i ), а MODEL_B 0.2 для ( x_j ), это не дает информации о том, какая вероятность является более "правильной". Важно понимать, что каждая модель имеет свой контекст, основанный на данных, на которых она обучалась.
Заключение
Таким образом, ответ на ваши вопросы заключается в том, что прямое сравнение вероятностей, полученных из различных моделей, может вводить в заблуждение, особенно когда речь идет о различных наборах данных. Вероятности следует интерпретировать в контексте их моделей и обучающих наборов, и при сравнении важно учитывать значимость и пороговые значения. Чтобы делать более обоснованные выводы, рекомендуется использовать более сложные метрики и подходы, такие как пороговые значения, ROC-кривые или другие методы оценки качества классификации.