Вопрос или проблема
Ниже описанная функция применяется в качестве процедуры фильтрации для набора клиентов, представленных значениями точности.
где точность используется для измерения производительности модели.
Итак, мой вопрос: Если я буду использовать потери вместо точности в приведенной выше формуле, нужно ли сохранять ту же формулу или что-то должно измениться, поскольку:
Точность может рассматриваться как количество ошибок/неправильных классификаций, которые вы сделали на данных. Чем больше точность, тем меньше неправильных классификаций вы сделали на данных.
Потери могут рассматриваться как расстояние между истинными значениями задачи и значениями, предсказанными моделью. Чем больше потери, тем больше ошибок вы сделали на данных.
справка
ресурс
Ссылка, которую вы предоставили на статью, ведет к материалу с платным доступом и, следовательно, недоступна для всех. Но в статье упоминается следующее:
Механизм фильтрации проверяет, является ли производительность клиента
∈ 𝐶 ниже или равна средней производительности, заданной следующей
формулой
Таким образом, формула просто проверяет, лучше ли производительность, чем средняя производительность, где они используют точность в качестве меры производительности. Вы, скорее всего, можете заменить точность любой другой мерой производительности и выбрать только тех клиентов, которые показывают результаты лучше среднего.
Ответ или решение
Чтобы заменить точность (accuracy) на функцию потерь (loss) в вашей формуле, необходимо учитывать несколько ключевых аспектов, так как эти метрики представляют разные концепции в области машинного обучения.
Понимание точности и функции потерь
Точность (Accuracy) — это мера, отражающая долю корректно классифицированных экземпляров из общего числа. Она определяется как:
[ \text{Accuracy} = \frac{\text{Количество правильных предсказаний}}{\text{Общее количество предсказаний}} ]
Чем выше значение точности, тем меньше ошибок в предсказаниях модели.
Функция потерь (Loss), с другой стороны, является мерой несоответствия между предсказанными значениями и истинными значениями. Например, для задачи классификации можно использовать кросс-энтропию в качестве функции потерь:
[ \text{Loss} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \left( y_i \log(p_i) + (1 – y_i) \log(1 – p_i) \right) ]
Здесь ( y_i ) — истинное значение, а ( p_i ) — предсказанное значение. Чем больше значение функции потерь, тем больше ошибок делает модель.
Замена точности на функцию потерь в формуле
Если вы хотите заменить точность на функцию потерь в вашей системе фильтрации, вам нужно:
-
Изменить критерий: Если изначально алгоритм проверял, превышает ли значение точности среднее значение по всем клиентам (например, выбирал клиентов с высокой точностью), вам нужно будет изменить логику на обратную. То есть вместо фильтрации клиентов по высокому значению точности, вы будете фильтровать по низкому значению функции потерь.
-
Переписать условие: Исходная формула могла выглядеть как:
[ \text{Если} \, \text{Accuracy}_i > \text{Mean Accuracy} \, \text{то клиент в выборке} ]
Это будет заменено на:
[ \text{Если} \, \text{Loss}_i < \text{Mean Loss} \, \text{то клиент в выборке} ]
Таким образом, вы берете только тех клиентов, у которых функция потерь ниже средней, что указывает на лучшее качество предсказаний.
Итог
Переход от точности к функции потерь требует изменения подхода к фильтрации клиентов. Вместо поиска лучших результатов по точности (что подразумевает меньшую долю ошибок), вы будете искать клиентов с наименьшей функцией потерь, что соответствует более качественным предсказаниям.
Обращаясь к вашим требованиям, помните, что любые замены метрик должны быть четко задокументированы и обоснованы, чтобы сохранить прозрачность критериев выбора клиентов. Бизнес-аналитика и корректные показатели качества являются важными для понимания и оценивания работы вашей модели в долгосрочной перспективе.