Вопрос или проблема
Я ищу способ количественно оценить работу маркеров многоуровневой модели и, таким образом, сравнить их. Я хочу учесть то, что некоторые классы «ближе» друг к другу, чем другие (например, автомобиль «ближе» к «грузовику», чем «цветок»). Поэтому, если маркер классифицирует автомобиль как грузовик, это лучше, чем классификация автомобиля как цветок. Я рассматриваю возможность использования коэффициента схожести Жаккара. Подойдет ли это для моих целей?
Нет общепринятой метрики для этого. Вам придется написать собственный код, основываясь на ручном указании упорядоченных предпочтений неверных классификаций.
Ответ или решение
Для оценки производительности многоклассовых моделей классификации, особенно исходя из иерархии классов, следует рассмотреть несколько ключевых моментов.
-
Оценка близости классов: Для более точной оценки качества классификации, необходимо определить матрицу смежности или расстояний между классами. Например, вы можете создать матрицу, где для каждой пары классов указано значение, отражающее степень их близости (например, «машина» и «грузовик» могут иметь близкое значение, в то время как «машина» и «цветок» могут находиться на большем расстоянии).
-
Настройка пользовательского метрики: Поскольку стандартные метрики, такие как Jaccard similarity, могут не отражать глубину ваших потребностей, вы можете разработать пользовательскую метрику, учитывающую близость классов. Например, можно использовать модифицированный Jaccard индекс, где вы будете умножать результаты на значение близости классов.
-
Код для расчета: Вам придется написать код, который будет учитывать эти параметры. Например, при ошибочной классификации вы можете присвоить штрафы в зависимости от уровня близости классов. Если класс «машина» был ошибочно классифицирован как «грузовик», штраф будет меньше, чем при ошибке, где «машина» классифицирована как «цветок».
-
Пример реализации: Для расчета индивидуальных метрик можно использовать следующую формулу:
[
\text{Score} = \frac{TP + \sum (W \times TP_{\text{adj}})}{TP + FP + FN}
]где:
- ( TP ) — истинно положительные,
- ( FP ) — ложно положительные,
- ( FN ) — ложно отрицательные,
- ( W ) — вес, основанный на близости классов,
- ( TP_{\text{adj}} ) — скорректированные истинно положительные значения для близких классов.
-
Сравнение моделей: После внедрения вашей пользовательской метрики, вы сможете сравнивать производительность различных моделей на одном наборе данных, что позволит выделить эффективные модели с учетом контекста и близости классов.
Хотя разработка и внедрение такой метрики может потребовать дополнительных усилий, результат может существенно улучшить вашу способность оценивать модели, особенно в сложных многоклассовых задачах. Успехов в вашем проекте!