Вопрос или проблема
Я следовал шагам, чтобы ввести в модель dev, test, train.tsv, обучил ее, затем попытался классифицировать тестовые данные, и у меня только 1 признак, классификация бинарная, 1 или 0. Я предположил, что в моем test_results.tsv будет всего 1 столбец, представляющий собой оценку классификации. Есть какие-нибудь советы? Вот изображение моего вывода. Я думал, что это будет столбец 1 и 0, показывающий мне его оценку классификации.
Если вы посмотрите на свой вывод, вы увидите, что два значения в каждой строке складываются в 1. Это означает, что первое значение – это вероятность того, что выход будет равен 0 в вашей классификации, а второе значение – вероятность того, что выход будет равен 1. Если вы хотите иметь только классификацию 0/1 вместо вероятностей, вы можете использовать простой порог для вероятностей (т.е. если значение < порог, то 0, иначе 1). Самый простой способ установить порог может быть 0.5, но вы можете попробовать изменить порог и посмотреть, как изменится производительность на вашем тестовом наборе.
Ответ или решение
Когда вы впервые используете BERT для задач классификации, особенно в бинарной классификации, ваша конечная таблица результатов может вызывать некоторые вопросы. В данном случае, опираясь на ваши наблюдения о файле test_results.tsv, мы можем более детально рассмотреть содержимое вашего выходного файла и его значение.
Содержание test_results.tsv
Ваш файл test_results.tsv состоит из двух столбцов:
- Вероятность для класса 0
- Вероятность для класса 1
Каждая строка в этом файле представляет собой вывод модели для конкретного образца тестовых данных. Первое значение в строке указывает на вероятность того, что данный образец относится к классу 0, а второе значение — к классу 1. Поскольку у вас бинарная классификация, сумма этих двух значений всегда будет равна 1, что подтверждает, что модель нормализует выходные вероятности.
Интерпретация вероятностей
Если вы ожидаете получить только бинарное значение (0 или 1) вместо вероятностей, важно отметить, что вы можете обработать выводы модели с помощью простого порогового значения. Одним из наиболее распространенных подходов является использование порога 0,5. Это означает следующее:
- Если вероятность для класса 1 больше или равна 0,5, вы можете интерпретировать данное значение как 1 (класс положителен).
- Если вероятность для класса 1 меньше 0,5, классификация будет 0 (класс отрицателен).
Настройка порогов
Хотя 0,5 является стандартным порогом, рекомендуется протестировать различные значения порога, чтобы определить, какое значение выдает наилучшие результаты на вашем наборе данных. Меняя порог, можно улучшить баланс между точностью (precision) и полнотой (recall), в зависимости от требований вашей задачи.
Выводы
Таким образом, вместо простого столбца с классификациями, ваш выходной файл предоставляет более гибкую информацию о вероятностях для каждого класса. Правильно интерпретируя эти данные и применяя соответствующий порог, вы сможете эффективно классифицировать ваши тестовые примеры.
Если у вас есть дальнейшие вопросы или нужна помощь с реализацией, не стесняйтесь обращаться за консультацией.