Вопрос или проблема
У меня есть сомнение, которое мы обсуждаем с моими коллегами уже несколько недель, и я хотел бы узнать ваше мнение. У меня есть модель для диагностики заболевания, и я хочу знать, справедлива ли она. Я обучаю модель на одной когорте и использую другую когорту для тестирования. И я хочу оценить справедливость в отношении пола для этого заболевания. Моя первая идея заключалась в том, чтобы уменьшить выборку тестирования, чтобы количество участников с заболеванием было равным количеству здоровых. Но наша дискуссия идет о том, что тестирование нельзя менять. Это явно для диагностики и прогноза, но не для справедливости. Некоторые исследования стратифицируют по группам. Если я использую полную когорту, большинство случаев – это здоровые женщины (отрицательная и чувствительная группа) в соотношении, например, 7000 к 100, так что справедливость в основном показывает предвзятость в отношении здоровых женщин, чем то, чем я больше интересуюсь, женщинами с заболеванием, и это не то, что я хочу. Мне интересно, думал ли кто-то об этой проблеме. Справедливость – это новая проблема, и я не вижу ее ясно, чтобы рассматривать ее как прогноз или классификацию. Я думаю, тестирование должно быть стратифицировано каким-то образом, чтобы избежать тех дисбалансов между здоровыми и нездоровыми.
Помогите, пожалуйста.
Спасибо.
Это проблема дисбаланса классов.
Вы можете посмотреть и ознакомиться с этой статьей, если хотите:
Ответ или решение
Метрики справедливости в тестовом наборе при неправильном распределении
Вопрос, который вы подняли, касается одной из наиболее актуальных и сложных тем в области машинного обучения – оценки и обеспечения справедливости (fairness) в предсказательных моделях, особенно в контексте диагностики заболеваний, где дисбаланс классов может значительно повлиять на результаты. В данном случае, мы имеем дело с ситуацией, когда ваш обучающий набор данных и тестовый набор имеют разные распределения, что может затруднить адекватную оценку справедливости модели.
Понимание проблемы
-
Дисбаланс классов: В вашем случае, основная проблема заключается в том, что в тестовом наборе данных значительное преобладание здоровых женщин (негативная группа) по сравнению с женщинами, у которых есть заболевание (позитивная группа). Это приводит к смещению метрик справедливости в сторону группы, которая не интересует вас в первую очередь. Например, если у вас 7000 здоровых женщин против 100 женщин с заболеванием, то большинство метрик справедливости будут представлены на основе здоровых участников, что может создать впечатление об эффективности модели, хотя фактически это не отражает реального положения дел.
-
Стратификация данных: Одна из стратегий, которая может помочь в вашей ситуации, это стратификация тестового набора данных. Хотя вы упомянули, что данные не могут быть изменены, это может быть реализовано путем применения специальных статистических методов или с использованием дополнительных тестов. Стратификация по группам (в данном случае – по наличию или отсутствию заболевания) позволит сбалансировать представительность групп и более корректно оценить справедливость модели.
Метрики справедливости
Чтобы оценить справедливость вашего диагностического инструмента, следует рассмотреть несколько ключевых метрик:
-
Демографическая паритетность (Demographic Parity): Эта метрика предполагает, что положительные предсказания должны быть одинаковыми для разных демографических групп (в вашем случае, женщин с заболеванием и здоровых). Если ваш тестовый набор не сбалансирован, это может дать неправильные выводы о справедливости модели.
-
Паритет для истинных положительных и отрицательных значений (Equal Opportunity): Здесь нужно, чтобы доля правильно классифицированных случаев больных (женщин с заболеванием) была равной для всех демографических групп. Это особенно важно, если вы хотите защитить интересы групп, которые могут быть недостаточно представлены.
-
Прогностический паритет (Predictive Parity): Этот подход требует, чтобы точность предсказаний была схожей для различных групп. В вашем случае это можно проанализировать, сопоставив необходимый набор метрик для женщин с и без заболевания.
Рекомендации
-
Использование методов репарации или переобучения: Попробуйте использовать подходы, которые учитывают справедливость уже в процессе трансформации данных и обучения модели. Это может включать такие алгоритмы, как варианты с учётом весов классов, чтобы увеличить влияние меньшинств в обучающем наборе.
-
Реферирование к исследованиям: Изучение литературы по справедливости в машинном обучении может предоставить полезную информацию и примеры, которые помогут вам в оценке вашей модели. Я рекомендую ознакомиться с указанной вами статьей, а также другими работами, касающимися методов оценки и коррекции дисбаланса в данных.
-
Консультации с экспертами: Если требуется, вы можете привлечь статистиков или экспертов по машинному обучению для более глубокой проработки конкретных метрик и возможных подходов к оценке и исправлению вашей модели.
Заключение
Справедливость в моделях машинного обучения, особенно в медицинских приложениях, требует особого внимания к данным и метрикам. Понимание проблем, связанных с дисбалансом классов, и применение методов стратификации и оценки справедливости поможет вам получить более точные и этичные результаты. Убедитесь, что используемые вами методы и алгоритмы позволяют избежать искажения результатов и коррелируют с реальными потребностями пациентов.