Введение

Машинное обучение (ML) произвело революцию в различных областях, от здравоохранения до финансов и не только. Однако успех приложений машинного обучения зависит от правильного выбора и оценки алгоритмов. На производительность модели может сильно повлиять выбор алгоритма, и понимание того, как оценивать эти алгоритмы, является важным аспектом машинного обучения. В этом всеобъемлющем руководстве будут подробно рассмотрены все тонкости оценки алгоритмов машинного обучения.

Понимание алгоритма оценки

Оценка алгоритма машинного обучения включает в себя оценку того, насколько хорошо алгоритм может предсказывать новые, невидимые данные на основе обучения на обучающих данных. Цель состоит в том, чтобы найти алгоритм, который хорошо обобщает, а не тот, который оптимально работает на обучающих данных, но плохо на новых данных, проблема, известная как переоснащение.

Эффективная оценка помогает сравнивать различные алгоритмы, выбирать наиболее подходящий для поставленной задачи и настраивать гиперпараметры алгоритма для достижения оптимальной производительности.

Установление базовой линии

Базовый уровень обеспечивает точку отсчета для сравнения производительности различных алгоритмов машинного обучения. Как правило, для установления базовой линии используется простой и хорошо понятный алгоритм. Затем целью проекта машинного обучения является разработка модели, которая превосходит этот базовый уровень. Например, в задаче бинарной классификации общим базовым алгоритмом является алгоритм «Нулевого правила», который предсказывает наиболее распространенный класс в обучающем наборе данных.

Оценка с помощью методов повторной выборки

Методы повторной выборки — это статистические методы, которые включают в себя многократное взятие выборок из обучающего набора данных и перенастройку интересующей модели на каждой выборке, чтобы получить дополнительную информацию о подобранной модели. Эти методы позволяют нам оценить, насколько хорошо алгоритм может работать с невидимыми данными. Некоторые распространенные методы повторной выборки включают в себя:

Разделение обучения/тестирования. Это включает в себя разделение набора данных на обучающий набор и тестовый набор. Модель обучается на обучающем наборе и оценивается на тестовом наборе. Несмотря на простоту и быстроту, этот метод может иметь высокую дисперсию, а это означает, что разные разделения могут привести к значительно разным результатам.

k-кратная перекрестная проверка. В этом методе набор данных делится на k подмножеств. Модель обучается на k-1 подмножествах и тестируется на оставшихся. Этот процесс повторяется k раз, при этом каждое подмножество используется в качестве тестового множества ровно один раз. Затем производительность модели усредняется по k прогонам. Этот метод обеспечивает более надежную оценку производительности, чем разделение обучения/тестирования, но он также требует больших вычислительных ресурсов.

Стратифицированная k-кратная перекрестная проверка. Это разновидность k-кратной перекрестной проверки, которая используется, когда данные несбалансированы (т. е. один класс имеет гораздо больше примеров, чем другой). Это гарантирует, что каждая складка содержит примерно те же пропорции различных классов, что и весь набор данных.

Перекрестная проверка с исключением одного из них. Это особый случай перекрестной проверки k-кратного размера, где k равно общему количеству наблюдений в наборе данных. Он обеспечивает очень надежную оценку производительности, но при этом требует больших вычислительных ресурсов.

Метрики для оценки алгоритма

Выбор метрики оценки должен соответствовать бизнес-цели проекта машинного обучения. Для разных задач потребуются разные показатели. Некоторые распространенные включают:

Точность. Это доля правильных прогнозов от общего числа прогнозов, которая является общей метрикой для задач классификации.

Точность, полнота и F1-оценка: они полезны для задач бинарной классификации, особенно когда данные несбалансированы.

Средняя абсолютная ошибка и среднеквадратическая ошибка. Это общие показатели для задач регрессии.

Площадь под кривой ROC (AUC-ROC): используется для задач бинарной классификации и обеспечивает хорошее

мера производительности модели по всем возможным порогам классификации.

Сравнительные исследования

Чтобы определить лучший алгоритм для вашей задачи, вам может потребоваться провести сравнительное исследование. Это включает в себя оценку нескольких алгоритмов в одном и том же наборе данных с использованием одного и того же метода повторной выборки и метрики. Алгоритм, который в среднем работает лучше всего, затем выбирается как наиболее подходящий для задачи.

Заключение

Оценка алгоритмов машинного обучения является важным шагом в любом проекте машинного обучения. Он дает возможность оценить производительность алгоритма, сравнить различные алгоритмы и выбрать лучший из них для решения поставленной задачи.

Процесс оценки включает в себя установление базового уровня, использование методов повторной выборки для оценки производительности алгоритма, выбор подходящей метрики и, возможно, проведение сравнительного исследования. Хотя этот процесс может быть сложным, он также имеет решающее значение для успеха вашего проекта машинного обучения.

Понимая, как эффективно оценивать алгоритмы машинного обучения, вы можете принимать обоснованные решения, которые приводят к созданию более точных и надежных моделей, что в конечном итоге способствует успеху ваших приложений машинного обучения.