Вопрос или проблема
Каковы шаги, если возможно объединить результаты двух матриц путаницы, чтобы получить более точный конечный прогноз. Мы рассчитали две матрицы путаницы, как показано ниже, для наивного байеса и дерева решений, увеличив количество истинных положительных и уменьшив ложные отрицательные результаты.
Нет способа объединить две модели на основе их матриц путаницы. Единственное, что можно сделать на этом уровне, это выбрать лучшую модель в качестве окончательной модели.
Объединение моделей возможно на уровне отдельных прогнозов. Это называется ансамблевым обучением. Самый простой метод – присвоить метку большинства с использованием нечётного числа моделей. Например, если три модели прогнозируют 1, 0 и 1, мы выбираем 1, потому что у этого ответа больше “голосов”. Существуют также более сложные методы.
Обратите внимание, что классы в ваших данных не сбалансированы, класс 1 занимает 35% экземпляров. Лучше использовать точность/полноту/F-меру вместо точности как меру производительности.
Ответ или решение
Объединение результатов двух отдельных матриц путаницы для повышения точности истинных положительных исходов в контексте машинного обучения — задача, требующая осторожного подхода. Рассмотрим шаги, которые могут помочь в этом процессе.
Шаги для улучшения точности истинных положительных исходов
-
Анализ матриц путаницы:
Прежде всего, изучите отдельные матрицы путаницы, полученные от модели наивного байеса и дерева решений. Обратите внимание на значения истинных положительных (TP), ложных отрицательных (FN), истинных отрицательных (TN) и ложных положительных (FP). Это поможет вам понять, какие модели работают лучше в различных сценариях. -
Определение цели:
Уточните, что именно вы хотите улучшить. Если ваша цель — увеличить количество истинных положительных результатов, сосредоточьтесь на уменьшении числа ложных отрицательных исходов. -
Выбор метода ансамблирования:
Вместо простого объединения матриц путаницы логичнее рассмотреть методы ансамблирования моделей. Самые распространенные методы включают:- ВVoting: Применение большинства голосов для прогнозирования. Например, если одна модель предсказывает класс 1, а другая — класс 0, выбираем класс 1, если необходимо увеличить TP.
- Стеккинг: Использование одной модели для комбинации предсказаний других моделей. Обучите мета-модель на предсказаниях двух предыдущих моделей.
- Бэггинг/Бустинг: Надстройка одной модели на результатах других, улучшая выступление в сложных случаях.
-
Сбалансированность данных:
Учитывая, что в ваших данных классы несбалансированы (один класс имеет всего 35% случаев), это может повлиять на эффективность моделей. Используйте метрики, такие как прецизионность, полнота и F-мера, вместо просто точности, чтобы лучше оценить производительность моделей. -
Кросс-валидация:
Применяйте кросс-валидацию для оценки производительности объединенной модели. Это позволит вам убедиться, что использование ансамбля и последующая комбинация не приводят к переобучению. -
Использование настраиваемых порогов:
Рассмотрите возможность изменения порога классификации для каждой из моделей. Уменьшая порог для положительного класса, вы можете увеличить количество истинных положительных исходов, хотя это может привести к повышению числа ложных положительных результатов. -
Тестирование и оценка:
После объединения моделей обязательно протестируйте финальную модель на валидационном наборе данных. Сравните полученные матрицы путаницы, чтобы проверить, улучшилась ли точность истинных положительных исходов по сравнению с индивидуальными моделями.
Заключение
Тем самым, объединение результатов двух моделей с целью повышения истинных положительных исходов требует применения методов ансамблирования и осмысленного анализа метрик производительности. Постоянная переоценка моделей и использование различных подходов к агрегированию результатов поможет достигнуть ваших целей в области предсказаний.