Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, который выглядит так
F1 F2 F3 F4 F5 F6 A1 A2 A3
1 0 0 0 4 3 X X X
0 3 9 0 0 0 X A X
0 0 0 0 1 0 X X X
0 0 3 2 0 0 X X X
0 5 0 0 0 1 X X X
0 0 7 0 1 3 X X X
0 0 0 1 1 0 X X B
1 3 0 2 0 1 X X X
7 0 0 2 1 3 X X X
4 0 0 0 5 0 B A X
0 0 7 2 1 3 X X X
где F1 до F6 — это признаки
а A1 до A3 — это предсказательные атрибуты.
Как вы можете видеть, большинство записей имеют значения X X X
Когда я строю свой алгоритм предсказания и пытаюсь оценить его производительность, я использую f1_score
Но из-за того, что большинство записей имеют значения X X X, я получаю высокий f1_score.
Что я считаю, что это не правильный способ оценки.
Главная цель оценки — выяснить, правильно ли предсказаны значения A B и C.
Невозможно получить единый f1-скар, когда есть несколько классов, вероятно, вы используете микро или макро f1-скар?
Во-первых, не используйте микро F1-скар, так как он придает одинаковый вес каждому экземпляру и, следовательно, придает большой вес классу “X”.
Макро F1-скар должен быть ближе к тому, что вы хотите оценить, так как он придает каждому классу одинаковый вес. Если хотите, вы даже можете рассчитать макро F1-скар только для классов A, B, C (т.е. исключая X), но это кажется мне ненужным.
Ответ или решение
Лучшие способы оценки эффективности вашей модели предсказания
Оценка производительности модели предсказания является ключевым этапом в разработке алгоритма машинного обучения. Ваша проблема, связанная с неэффективными результатами использования f1_score в контексте набора данных с повальным преобладанием значений "X", требует более тщательного анализа и выбора правильных метрик.
Понимание метрик
-
F1-Score:
- Микро F1-Score: Этот метод комбинирует предсказания всех классов и в дальнейшем вычисляет единственное значение F1. Он может быть искажен, когда одним из классов является "X", так как большое количество значений "X" приведет к высокой общей производительности, даже если ваша модель не предсказывает классы A, B или C должным образом.
- Макро F1-Score: Это более сбалансированный подход, который рассчитывает F1 для каждого класса отдельно. После этого рассчитывается среднее значение для всех классов. Такой подход учитывает все классы одинаково, что делает его более подходящим в вашем случае, особенно если имеете дело с задачей многоклассовой классификации.
-
Эксклюзивная оценка классов A, B и C:
- Адаптируйте метрику, чтобы вычислить макро F1-Score исключительно для классов A, B и C. Это ограничит влияние класса "X" и позволит вам получить более точное представление о производительности модели.
Альтернативные метрики
Помимо F1-Score, рассмотрите использование других метрик, которые могут дополнить вашу оценку:
- Точность (Accuracy): В некоторых случаях точность может быть полезной, но вы должны учитывать классы с дисбалансом.
- Полнота (Recall): Эта метрика покажет, насколько хорошо ваша модель находит истинные положительные экземпляры классов A, B и C.
- Точность (Precision): Она даст понять, сколько из предсказанных положительных экземпляров действительно являются таковыми.
- Тепловая карта (Confusion Matrix): Этот инструмент помогает визуализировать количество правильных и неправильных классификаций для каждого класса, что может быть полезно для индикации особенностей ошибок, которые ваша модель совершает.
Подходящие шаги
-
Подготовка выборки:
- Исключите записи с "X" из вашей оценки, чтобы сосредоточиться только на Yes / No (или A / B / C).
-
Кросс-валидация:
- Используйте перекрестную проверку (cross-validation) для оценки вашей модели на различных подвыборках данных. Это поможет избежать переобучения и обеспечит надежность получаемых метрик.
-
Сравнительный анализ:
- Рассмотрите возможность сравнения выбранной модели с простыми базовыми моделями, такими как наивный классификатор или логистическая регрессия, для проверки, действительно ли ваша модель демонстрирует значительное улучшение.
-
Тестовые выборки:
- Оцените вашу модель на специализированных тестовых наборах, которые представляют реальный сценарий, в котором будет использоваться ваша модель.
Заключение
Для эффективной оценки производительности вашей модели предсказания необходимо учитывать не только общие метрики, такие как F1-Score, но и другие, более специфические подходы, которые могут дать более четкое представление о вашей модели. Главное – сосредоточиться на оценке классов A, B и C, исключая влияние класса "X". Это обеспечит более реалистичное понимание производительности вашего алгоритма и поможет определить его готовность к внедрению.