Вопрос или проблема
Я применил как SVM, так и CNN (используя Keras) на одном наборе данных. Теперь я хочу сравнить производительность обеих моделей.
Функция Keras model.evaluate предсказывает выходные данные для данного ввода, а затем вычисляет заданную в model.compile метрику (метрика — это функция, которая используется для оценки производительности модели), основываясь на y_true и y_pred, и возвращает вычисленное значение метрики в качестве результата. Очевидно, что расчет точности SVM отличается от model.evaluate в Keras.
Для моего набора данных модель Keras (точность вычисляется на основе model.evaluate) показывает лучшую точность, чем SVM. Однако сравнение между y_true и y_predict (получить y_predict с помощью model.predict) дает аналогичную точность (эта точность немного ниже, чем точность, возвращаемая Keras evaluate) для SVM.
Я хочу знать, в этом сценарии, как я могу сравнить результаты между SVM и моделью Keras? Могу ли я сделать вывод, что модель Keras лучше, так как ее model.evaluate показывает лучшую точность, чем SVM? Каков стандартный подход в этом сценарии для сравнения производительности между двумя моделями?
Если вы обучаете классификаторы, вы можете проверить: простую процентную точность, F1 оценку и другие метрики (чувствительность, специфичность и др.), вы можете визуализировать истинные и предсказанные значения с помощью матриц неточностей. Есть много вариантов.
Пожалуйста, помните, что качество модели можно оценивать только на тестовых данных, т.е. на данных, которые модель не видела в фазе обучения.
Ответ или решение
Для сравнения производительности между моделями SVM (метод опорных векторов) и Keras (глубокое обучение с использованием нейронных сетей), вы можете следовать стандартным путям анализа и оценки различных характеристик моделей. В вашем случае вы уже заметили различия в метриках, полученных от Keras и SVM. Вот комплексный подход к сравнению этих моделей:
1. Оценка точности
Как вы отметили, Keras использует функцию model.evaluate
, которая вычисляет метрики на тестовых данных. Для способа, как SVM вычисляет точность, у вас может возникнуть разница в расчетах. Важно учитывать, что:
-
Точность (Accuracy) Keras и SVM может отличаться, так как их модели могут использовать разные способы вычисления (например, SVM строго базируется на правильных/неправильных предсказаниях, тогда как Keras может учитывать многоклассовые метрики).
-
Для объективного сравнения, вычислите точность для обеих моделей на одном и том же тестовом наборе данных, используя одну и ту же выборку, чтобы избежать искажения результатов.
2. Дополнительные метрики
Не ограничивайтесь только точностью, рассмотрите следующие метрики для глубокого анализа:
-
F1 Score: Это гармоническое среднее между точностью и полнотой (precision and recall). Он особенно полезен, если классы вашего датасета несбалансированы.
-
Precision и Recall: Эти метрики позволят вам понять, насколько хорошо модель различает классы. Precision показывает долю истинных положительных из всех положительных предсказаний, а Recall – долю истинных положительных из всех реальных положительных.
-
ROC и AUC: Постройте ROC-кривую и вычислите AUC (Area Under the Curve). Это даст представление о качестве модели независимо от выбранного порога классификации.
3. Визуализация
Используйте матрицы ошибок (confusion matrices), чтобы наглядно представить результаты ваших моделей. Постройте графики, чтобы увидеть, как часто предсказания модели совпадают с реальными значениями для каждого класса. Это особенно полезно в случае многоклассовой классификации.
4. Объективные тесты на неизученных данных
Не забывайте, что оценка должны проводиться только на тестовых данных, которые не использовались в процессе обучения. Это поможет избежать переобучения и даст более реалистичное представление о производительности моделей.
5. Кросс-валидация
Примените метод кросс-валидации для обеих моделей. Это обеспечит более загруженные и стабильные метрики производительности, уменьшив влияние случайности на ваш результат.
Выводы
На основе вышеизложенного, вы можете сделать более обоснованные выводы о сравнении SVM и Keras. Хотя Keras может показывать более высокую точность в model.evaluate
, это не всегда означает, что она лучше. Сравнивайте все метрики и данные по всем вышеуказанным параметрам.
Ваше заключение должно основываться на всем спектре метрик и результатов. Если Keras модель показывает улучшенные показатели в большинстве метрик при тестировании, то, возможно, она действительно лучше. Однако, если SVM демонстрирует стабильные результаты при использовании других метрик, возможно, ее производительность также стоит учитывать.
В конечном счете, при сравнении моделей следует выбирать тот, который лучше соответствует вашим целям и характеру задачи.