Вопрос или проблема
Как мы оцениваем работу модели регрессии с определенным RMSE, если отсутствует метрика производительности, основанная на знаниях о предмете?
Возможно, MAPE — это один из способов сравнить производительность моей модели на моем наборе данных с другой моделью на аналогичном наборе данных.
Существует ли какой-либо способ оценить работу моей обученной модели, учитывая сводные статистики и значения RMSE?
Для иллюстрации, вот сводные статистики целевого значения:
Mean = 3.33
Median = 2
STD = 3.24
Max = 92 (ошибки в данных нет)
RMSE:1.97
Мое значение RMSE значительно ниже стандартного отклонения. Должно ли это указывать на то, что моя модель “достаточно хороша”? То есть, как я могу быть уверен, что моя модель не недообучает данные?
Недопараметризуйте модель регрессии, начиная с модели, которая является просто константой. Затем выполните пошаговое добавление, добавляя коэффициенты по одному, чтобы найти модель, которая не будет недообученной.
Сравнение моделей — лучший способ оценить модель. Работает ли одна модель лучше, чем другая?
Ответ или решение
Чтобы определить, испытывает ли ваша регрессионная модель недообучение, необходимо провести комплексный анализ её производительности с учетом имеющихся метрик. В ситуации отсутствия метрик производительности, основанных на знании домена, важно опереться на статистические показатели и методы сравнения моделей. Разберем эти аспекты подробнее.
Анализ показателей модели
-
Среднеквадратичная ошибка (RMSE) и стандартное отклонение (STD): В вашем случае RMSE (1.97) значительно ниже стандартного отклонения целевой переменной (3.24). Это может свидетельствовать о том, что модель достаточно хорошо объясняет вариативность данных. Однако, это не является однозначным показателем достаточности модели, так как низкий RMSE может быть следствием как хорошей подгонки, так и недообучения.
-
Сравнение с другими метриками: Помимо RMSE, можно применять другие метрики оценки, такие как средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE), которая позволяет сравнивать модели на разных наборах данных.
-
Использование статистических сводок: Показатели, такие как медиана, максимум и среднее значение, могут дать представление о распределении данных и помочь оценить адекватность модели.
Методы улучшения и диагностики модели
-
Анализ остатков: Постройте графики распределения остатков (разность между предсказанными и фактическими значениями) и проверьте их на наличие систематических паттернов. Если остатки не распределены случайным образом, это может быть признаком недообучения.
-
Кривая обучения: Постройте графики зависимости ошибок обучения и валидации от размера обучающей выборки. Недообучение может быть диагностировано, если обе ошибки высокие и с увеличением данных не наблюдается прогресса.
-
Простота модели: Как упоминалось, начните с простой модели и постепенно добавляйте параметры. Это позволит определить на каком этапе модель начинает адекватно воспроизводить данные.
-
Валидация: Применяйте методы кросс-валидации для более точной оценки обобщающей способности модели.
Сравнение моделей
Сравнение нескольких моделей позволяет выбрать наиболее подходящую. Если альтернативная модель (не сезонная) значительно превосходит вашу, это может указывать на необходимость доработки.
Итоги
Хотя RMSE ниже, чем стандартное отклонение, нельзя полагаться лишь на один показатель. Основное внимание должно уделяться комплексному анализу метрик и актуальной визуализации данных, что позволит сделать выводы о возможности недообучения. Рассмотрите кросс-валидацию и альтернативные модели для более глубокого понимания производительности вашего решения.