Вопрос или проблема
Я думаю, что знаю ответ на этот вопрос, но мне нужно подтверждение: уместно ли использовать z-тест для оценки производительности моей модели?
У меня есть бинарная модель, которую я разработал с помощью нейронной сети в Keras. Я знаю размер моего (равномерно сбалансированного) обучающего набора, и он имеет пропорцию 0.5 (хм!). Я знаю, что в моем бизнес-кейсе ложноположительные результаты дорого обходятся, поэтому я сосредотачиваюсь на Точности как на метрике. Так что, валидации, разве я не могу взять эту метрику Точности как пропорцию моего валидационного набора (размер которого я тоже знаю) и затем произвести расчет z-теста? Это должно дать мне порог для Точности валидации, при котором моя модель делает больше, чем просто подбрасывает монету.
Может ли кто-нибудь подтвердить мое направление размышлений или я сильно ошибаюсь?
Согласно вашему описанию, вы не можете использовать Z-тест, потому что для него требуется знание дисперсии генеральной совокупности.
.
Ответ или решение
Использование Z-теста для оценки производительности модели
При рассмотрении вопроса о целесообразности применения Z-теста для оценки производительности модели, важно обратить внимание на несколько ключевых аспектов. Во-первых, Z-тест в рамках статистики обычно применяется для проверки гипотез относительно средних значений, когда известна дисперсия генеральной совокупности или когда выборочная совокупность достаточно велика для использования центральной предельной теоремы. Однако, в контексте оценки модели машинного обучения, требуется более детальное понимание особенностей Z-теста и его применимости.
Ваш вопрос касается использования Z-теста в оценке метрики Precision для бинарной модели, разработанной с использованием нейронной сети в Keras. Учитывая, что в вашем случае данные сбалансированы, а метрика Precision является критически важной из-за высокой стоимости ложноположительных результатов, существует желание оценить, насколько значение Precision превышает случайность.
Возможности и ограничения при использовании Z-теста
-
Известная дисперсия: Для корректного применения Z-теста необходимо знание дисперсии генеральной совокупности. В контексте машинного обучения и особенно при использовании выбираемых метрик, таких как Precision, это требование редко выполняется. Обычно дисперсия метрики для модели недоступна.
-
Размер выборки: Центральная предельная теорема позволяет применять Z-тест для больших выборок, при этом ваши данные сбалансированы, что способствует применению распределения нормального закона, но не решает проблему неизвестной дисперсии.
-
Ограничения оценки через Z-тест: Применение Z-теста в этой ситуации может быть ошибочным, поскольку метода не учитывает специфики задачи машинного обучения и распределения метрики Precision.
Альтернативные подходы
-
Bootstrap подход: Использование бутстрэппинга для оценки доверительных интервалов вашей метрики. Это более надежный метод, обеспечивающий оценку вариативности модели без предположений о нормальности распределения или известной генеральной дисперсии.
-
Метрики как ROC-AUC и численные методы. Они могут быть более подходящими для оценки производительности модели, учитывая их востребованность и применимость в задачах машинного обучения.
-
Проверка значимости различий: Если основной интерес заключается в проверке, действительно ли Precision модели превосходит случайный шанс, возможно использование тестов для пропорций или альтернативных непараметрических тестов.
Заключение
Ваш текущий подход к применению Z-теста не лишён ограничений по причине предположений, на которых основан этот метод. Вопрос в правильности использования статистических тестов в оценке производительности моделей остаётся важным и требует более специализированного анализа. Рекомендуется использование более адаптированных к задачам машинного обучения методик, которые позволяют оценивать вариативность и значимость метрик без строгих предположений классической статистики.