Вопрос или проблема
Допустим, я обучил классификатор, который классифицирует изображения животных на 10 разных классов. И предположим, что у меня есть 20 различных изображений конкретного животного, и поскольку я знаю фотографа, я с уверенностью знаю, что все 20 изображений одного и того же животного. Я использую свой классификатор, чтобы сделать предсказание о том, какое это животное, и получаю 20 предсказаний, по одному для каждого изображения. Модель предсказывает, что все изображения – это собака с различными вероятностями.
изображение 1: 80% собака
изображение 2: 90% собака
изображение 3: 75% собака
и так далее.
Какова вероятность того, что речь идет о собаке?
Предположим, что она предсказывает кота с меньшими вероятностями, 5%, 2%, 4% … Какова вероятность того, что это кот?
Я пробовал несколько различных подходов, применяя теорему Байеса, но постоянно получаю числа, которые в сумме больше одного. Могло ли это просто быть средним?
Если вы подаете модели 20 изображений для тестирования, тогда ваш вывод должен выглядеть как массив [20x10]. Каждая строка представляет собой вероятности всех классов (в вашем случае 10). Давайте посмотрим на пример ниже, и 1-й индекс – это собака с вероятностью 0.9, так что ваша модель классифицировала это правильно. Если ваша модель классифицирует 19 раз собака – правильно и 1 раз кот – неверно, тогда точность тестирования вашей модели будет рассчитана как correct_preds / (correct_preds+wrong_preds)
[[0.0, 0.9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0],
..,
[0.0, 0.75, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.1, 0.05, 0.0]]
Ответ или решение
Для решения задачи комбинирования вероятностей, полученных от классификатора, необходимо рассмотреть несколько ключевых моментов, связанных с обработкой вероятностей, анализом данных и теорией вероятностей.
1. Сбор вероятностей
Вы имеете обученный классификатор, который выдает вероятности принадлежности изображений к 10 различным классам. Предположим, что вы получили 20 предсказаний для одного и того же животного. Например:
- Изображение 1: 80% собака
- Изображение 2: 90% собака
- Изображение 3: 75% собака
- …
Суммарно эти вероятности лучше всего представляют уверенность вашего классификатора о том, что данный объект является собакой.
2. Комбинирование вероятностей
Ваша задача — определить вероятности классов на основе множества наблюдений. Простой подход в данном случае — это усреднение предсказанных вероятностей. Однако, прежде чем это сделать, важно учесть несколько факторов, которые могут повлиять на итоговые вероятности.
Среднее арифметическое вероятностей
В качестве первого шага можно взять средние значения вероятностей для класса "собака" и класса "кошка":
P(собака) = (80% + 90% + 75% + ...) / 20
P(кошка) = (5% + 2% + 4% + ...) / 203. Рассмотрение взаимозависимости
Важно понимать, что простое усреднение может не учесть взаимозависимости между предсказаниями. Если все 20 изображений — это одно и то же животное, вы можете применить более сложный подход для исправления вероятностей. В данном случае можно воспользоваться подходом, основанным на Байесовской теореме.
Применение теоремы Байеса
При использовании теоремы Байеса вероятности могут быть скорректированы на основании априорной информации о вашей задаче. Например, если вы знаете, что все изображения принадлежат одному виду, вы можете использовать формулу:
P(собака | изображения) = (P(изображения | собака) * P(собака)) / P(изображения)4. Проблема нормализации
Фактор, вызывающий недоумение в ваших расчетах — это нормализация вероятностей. Все рассчитанные вероятности должны складываться в 1, и если это не так, это сигнализирует о потенциальной ошибке в вашей модели или в интерпретации данных.
Чтобы проверить выпускные вероятности, вы можете нормализовать результат:
P(собака) = (Σ P(собака_i)) / (Σ P(собака_i) + Σ P(кошка_i) + ...)5. Вывод вероятностей
После правильного комбинирования вы сможете получить скорректированные вероятности для класса "собака" и "кошка":
- Вероятность, что изображение собаки: 85%
- Вероятность, что изображение кошки: 3%
Заключение
Таким образом, комбинирование вероятностей от классификатора требует внимательного учета методов комбинирования, нормализации и применения теории вероятностей. Убедитесь, что ваши итоговые вероятности корректно складываются в единицу, и используйте усредненные значения для более точного понимания принадлежности изображений к классам. Этот подход обеспечит более надежные результаты в вашей задаче классификации.