Вопрос или проблема
У меня есть задача регрессии, где я получил среднюю абсолютную ошибку, близкую к желаемому значению, но предсказания плохо коррелируют с ожидаемыми значениями. Я пробовал несколько алгоритмов, сопоставил их с GridSearchCV.
Низкая ошибка в задаче регрессии не имеет смысла, если эти две переменные не коррелируют, верно?
Вот лучший результат:
В общем, не следует оценивать качество вашей модели только по диаграмме рассеяния. Со мной это случалось много раз, когда я смотрел на диаграмму рассеяния и думал, что предсказанные~фактические значения действительно плохи. В многих случаях оказывается, что 99% ваших предсказаний очень близки к фактическим, но есть “облако” плохих предсказаний, которое их накрывает. Решение заключается в том, что вам следует использовать hist2d, чтобы отобразить эту зависимость или как фон для вашей диаграммы рассеяния. Это покажет, есть ли часть точек, очень близких к ожидаемой линии.
Это может не показать, что ваша модель великолепна, но может объяснить, почему вы видите отличные метрики предсказания. Я думаю, это должно быть вашей ключевой точкой для дальнейшего анализа. Если этот сценарий сбудется, несбалансированный набор данных может быть проблемой.
Ваши результаты также напоминают график предсказанных~фактических значений, который я получил однажды, когда y был случайным образом назначен случайным значением X из-за глупой ошибки. Всегда полезно дважды проверить свой код.
Ответ или решение
При решении задачи регрессии важно не только достичь низкого значения средней абсолютной ошибки (MAE), но и обеспечить адекватную корреляцию между предсказанными значениями и фактическими результатами. Если ваши предсказания не коррелируют с ожидаемыми значениями, несмотря на приемлемую ошибку, это может свидетельствовать о серьезных проблемах в модели или в данных.
Шаги для улучшения корреляции между предсказаниями и фактическими значениями
-
Анализ распределения данных: Начните с визуализации ваших данных. Постройте график рассеяния (scatter plot) для оценки зависимости предсказанных и фактических значений. Однако не ограничивайтесь только этой визуализацией. Используйте также
hist2d, чтобы получить более детальное представление о распределении значений. Это может помочь выявить, есть ли "облака" точек, которые значительно отличаются от основной массы. -
Проверка корректности данных: Часто проблемы с корреляцией могут быть связаны с ошибками в данных. Убедитесь, что данные были правильно подготовлены и нет случайного присвоения значений. Повторная проверка кода и данных может выявить ошибки, которые недоступны на первый взгляд. Выявление выбросов или аномалий также важно, так как они могут исказить результаты.
-
Идентификация признаков: Проведите анализ важности признаков и проверьте, все ли значимые характеристики учтены. Возможно, стоит рассмотреть создание новых признаков (feature engineering), чтобы лучше отразить взаимосвязи в данных. Используйте методы, такие как отбор признаков на основе значимости или регуляризации, чтобы улучшить качество модели.
-
Обработка дисбаланса данных: Если ваши данные несбалансированы, это может негативно отразиться на корреляции. Рассмотрите возможность применения различных техник для балансировки, таких как недостача (undersampling), добавление данных (oversampling) или использование алгоритмов, специально разработанных для работы с несбалансированными данными.
-
Обучение на различных алгоритмах: Несмотря на то, что вы уже пробовали несколько моделей, стоит рассмотреть дополнительные алгоритмы. Сравнение линейной регрессии с более сложными методами, такими как деревья решений, случайные леса или градиентный бустинг, может дать лучшие результаты в зависимости от структуры ваших данных.
-
Кросс-валидация: Не забывайте про кросс-валидацию для оценки устойчивости модели. Это поможет вам более объективно оценить, насколько хорошо ваша модель обобщается на новых данных.
-
Метрики оценки: Использование только одной метрики, такой как MAE, не дает полного понимания качества модели. Рассмотрите дополнительные метрики, такие как коэффициент детерминации (R²), среднеквадратичная ошибка (MSE) и визуализацию остатков, чтобы получить более полное представление о том, где возникают проблемы.
-
Обратная связь от доменных экспертов: Если у вас есть доступ к экспертам в вашей области, обсудите их мнение о предсказаниях модели и ожидаемых результатах. Может оказаться, что некоторые отношения в данных вам неизвестны, и это знание может помочь в улучшении модели.
Заключение
Не стоит игнорировать важность корреляции при интерпретации данных прогноза. Обратите внимание на результаты ваших анализов и практике работы с алгоритмами. Совершая системный подход к улучшению модели, проводя тщательный анализ данных и корректируя стратегию, вы сможете повысить качество своих предсказаний и добиться более высокого уровня корреляции с фактическими значениями.