Как улучшить качество модели машинного обучения

Урок 5. Оценка результатов машинного обучения

В машинном обучении оценка результатов модели является не менее важным этапом, чем все то, о чем мы говорили ранее. Она позволяет определить эффективность алгоритма на тестовых данных, выбрать наиболее подходящую модель для конкретных задач и улучшить ее качество.

Цель урока: познакомиться с процессом оценки результатов машинного обучения и понять, как она осуществляется.

В данном уроке мы рассмотрим различные методы оценки результатов машинного обучения и узнаем, как выбрать наиболее подходящий метод для конкретной задачи.

Содержание:

• Разделение выборки на обучающую и тестовую
• Метрики качества
• Кросс-валидация и подбор гиперпараметров
• Задание на взаимопроверку
• Интерпретация результатов машинного обучения
• Проверочный тест

Как вы помните, мы уже касались обучающей и тестовой выборок. В начале этого урока мы должны сказать об этом более подробно, т.к. обе выборки играют ключевую роль в машинном обучении и его результатах.

Разделение выборки на обучающую и тестовую

Разделение выборки на обучающую и тестовую является одним из ключевых этапов в машинном обучении. Он заключается в том, что из доступной нам выборки данных мы отделяем некоторую часть для обучения модели, а оставшуюся часть используем для оценки ее качества.

Как правило, выборка разделяется на обучающую и тестовую в пропорции 70/30 или 80/20. Например, мы можем использовать 70% данных для обучения модели, а оставшиеся 30% оставить для тестирования.

Процесс разделения выборки на обучающую и тестовую состоит из нескольких шагов:

1. Сначала необходимо перемешать данные, чтобы избежать возможной сортировки по какому-то признаку и сохранить случайность.
2. Далее мы отделяем часть данных для тестирования и сохраняем ее в отдельную переменную. Например, мы можем использовать функцию train_test_split из библиотеки sklearn на языке Python (где X – это матрица признаков, y – это вектор целевых переменных, test_size – это доля данных, которую мы отделяем для тестирования, а random_state – это значение для генерации случайных чисел):

1. Мы используем X_train и y_train для обучения модели и X_test и y_test для оценки ее качества. После того, как модель обучена на обучающей выборке, мы применяем ее к тестовой выборке и оцениваем ее качество, например, используя метрику точности или среднеквадратичную ошибку.
2. После оценки качества модели мы можем вернуться к шагу 2 и изменить параметры разделения, если это необходимо, например, увеличивая или уменьшая долю тестовой выборки. Также мы можем изменять параметры модели и использовать методы кросс-валидации и подбора гиперпараметров для получения более точных результатов (об этом мы поговорим ниже).

Дополнительно есть несколько важных соображений, которые следует учитывать при разделении выборки на обучающую и тестовую:

✔	Разделение выборки должно быть выполнено случайным образом, чтобы исключить возможность включения более представительных или необычных данных в одну из выборок. Это помогает обеспечить более точную оценку качества модели на новых данных.
✔	Если у вас маленькая выборка, лучше использовать метод перекрестной проверки (cross-validation), который позволяет более эффективно использовать имеющиеся данные. В этом случае выборка разделяется на несколько частей (например, 5 или 10), и модель обучается на каждой части и тестируется на оставшейся части. Каждая часть выступает как тестовая выборка один раз. В результате мы получаем несколько оценок качества модели, которые могут быть усреднены для получения более точной оценки.
✔	Некоторые данные могут содержать несбалансированные классы, т.е. один из классов может быть представлен значительно меньшим количеством данных, чем другой. В этом случае важно сохранить балансировку классов при разделении выборки на обучающую и тестовую. Для этого можно использовать параметр stratify при вызове функции train_test_split.
✔	Необходимо помнить, что выборка может содержать выбросы, которые способны исказить оценку качества модели на тестовой выборке. Для этого можно использовать методы обнаружения выбросов (например, метод межквартильного размаха) и удалить выбросы из обучающей выборки.
✔	Важно не использовать тестовую выборку для настройки параметров модели, т.к. это может привести к переобучению. Настройку параметров следует производить только на обучающей выборке, а тестовую выборку использовать только для оценки качества модели. Если нужно настроить параметры, можно использовать метод перекрестной проверки, о котором упоминалось выше.

Кроме разделения на обучающую и тестовую выборки, в некоторых случаях может быть полезно использовать еще одну выборку – выборку для проверки (validation set). Выборка для проверки используется для выбора наилучших гиперпараметров модели, т.е. параметров, которые не могут быть оптимизированы во время обучения модели, но влияют на ее качество. Примерами гиперпараметров могут быть число скрытых слоев в нейронной сети, скорость обучения и другие параметры, которые можно настроить вручную.

Процесс использования выборки для проверки состоит из следующих шагов:

• Из обучающей выборки мы отделяем часть данных для выборки для проверки.
• На обучающей выборке мы обучаем несколько моделей с различными значениями гиперпараметров.
• На выборке для проверки мы оцениваем качество каждой из моделей и выбираем ту, которая показывает лучшие результаты.
• После выбора наилучшей модели мы обучаем ее на всей обучающей выборке (включая выборку для проверки) и оцениваем ее качество на тестовой выборке.

Использование выборки для проверки позволяет получить более точные результаты, т.к. мы выбираем наилучшие гиперпараметры модели на отдельной выборке, которая не используется для обучения модели.

Однако важно учитывать, что при использовании выборки для проверки мы теряем часть данных, которые могут быть использованы для обучения модели. Поэтому, если у нас есть маленькая выборка данных, использование выборки для проверки может быть нецелесообразным.

Также при использовании выборки для проверки необходимо быть внимательными и избегать переобучения на этой выборке, т.к. это может привести к получению оптимистичных оценок качества модели на новых данных.

Кроме того, существует несколько методов, которые помогают улучшить процесс выбора гиперпараметров на выборке для проверки. Один из таких методов – это ранняя остановка (early stopping), который заключается в том, чтобы прекратить обучение модели, когда ошибка на выборке для проверки перестает уменьшаться. Этот метод позволяет избежать переобучения и выбрать наилучшую модель с наименьшей ошибкой на выборке для проверки.

Корректное разделение выборки, учет особенностей данных и выбор оптимальных параметров помогают получить наилучшие результаты при использовании машинного обучения. Но выбор оптимального способа разделения выборки и использования дополнительных выборок для проверки может зависеть от конкретной задачи и доступных данных. Поэтому важно проводить тщательный анализ данных и выбирать наилучший подход для каждой задачи машинного обучения.

Плюс ко всему, выборки тесно связаны с метриками качества. Они позволяют измерить эффективность модели, отображают точность, полноту, F1-меру, среднеквадратическую ошибку (MSE) и другие показатели, которые позволяют оценить, насколько хорошо модель выполняет задачу.

Метрики качества

Метрики качества – это способ оценки производительности модели машинного обучения на основе ее способности предсказывать правильные ответы для тестовой выборки.

Оценка производительности модели важна, чтобы понять, насколько хорошо она справляется с задачей, для которой была обучена. Ниже рассмотрим несколько наиболее распространенных метрик качества для различных типов задач машинного обучения.

Для задач классификации:

• Accuracy (Точность) – доля правильных ответов модели среди всех предсказаний.
• Precision (Точность) – доля истинно положительных ответов среди всех положительных ответов модели.
• Recall (Полнота) – доля истинно положительных ответов среди всех правильных ответов.
• F1-мера – гармоническое среднее между точностью и полнотой.

Для задач регрессии:

• Mean Squared Error (MSE) – среднее значение квадрата разности между предсказанными и правильными значениями.
• Root Mean Squared Error (RMSE) – квадратный корень из среднего значения квадратов разности между предсказанными и правильными значениями.
• Mean Absolute Error (MAE) – среднее значение абсолютной разности между предсказанными и правильными значениями.
• R2-коэффициент детерминации – мера, которая показывает, насколько хорошо модель подходит для данных. R2-коэффициент может принимать значения от 0 до 1, где 1 означает идеальное соответствие.

Для задач кластеризации:

• Silhouette score (Коэффициент силуэта) – мера, которая показывает, насколько точно каждый объект соответствует своему кластеру и насколько он отличается от других кластеров. Значение коэффициента силуэта может варьироваться от -1 до 1, где 1 означает, что объекты внутри кластера находятся ближе друг к другу, чем к объектам других кластеров.

Кроме этих метрик, в зависимости от конкретной задачи машинного обучения могут быть использованы и другие метрики качества. Например, для задачи рекомендательной системы может использоваться Precision@k (точность на k рекомендациях), где k – это количество рекомендаций, которые модель должна дать пользователю.

Выбор наиболее подходящей метрики зависит от конкретной задачи и целей машинного обучения. Например, если наша цель – максимизировать количество истинно положительных ответов, то метрика Precision будет более важна, чем Recall. Если же наша задача состоит в том, чтобы избежать ложно отрицательных ответов, то Recall будет более актуальной.

Также важно учитывать, что метрики качества не всегда могут полностью описать производительность модели, и бывают случаи, когда метрики дают неправильные оценки. Поэтому при выборе метрики качества необходимо учитывать не только ее численное значение, но и интерпретируемость результата, а также понимать ее ограничения.

В дополнение к сказанному, метрики качества играют важную роль в процессе кросс-валидации и подбора гиперпараметров, о которых также нужно иметь представление.

Кросс-валидация и подбор гиперпараметров

Кросс-валидация и подбор гиперпараметров – это два важных этапа в процессе машинного обучения, которые помогают выбрать наилучшую модель для конкретной задачи.

Кросс-валидация – это метод оценки производительности модели, состоящий в том, чтобы разбить обучающую выборку на несколько фолдов (частей), обучить модель на каждом фолде, используя остальные фолды для валидации, и усреднить результаты. Этот метод позволяет получить более точную оценку производительности модели, т.к. использует все доступные данные для обучения и валидации.

Существует несколько типов кросс-валидации, в частности:

Подбор гиперпараметров – это процесс выбора оптимальных значений гиперпараметров модели, которые не могут быть оптимизированы во время обучения, но влияют на ее производительность. Примерами гиперпараметров могут быть количество скрытых слоев в нейронной сети, скорость обучения и т.д.

Существует несколько методов подбора гиперпараметров, среди которых:

• Grid Search – метод, который перебирает все возможные комбинации гиперпараметров и выбирает ту, которая дает наилучшие результаты.
• Random Search – метод, который выбирает случайные значения гиперпараметров и оценивает производительность модели для каждой комбинации.
• Bayesian Optimization – метод, который использует вероятностные модели для определения оптимальных значений гиперпараметров.

Выбор метода подбора гиперпараметров зависит от конкретной задачи машинного обучения и доступных данных. Кроме того, важно помнить, что кросс-валидация и подбор гиперпараметров могут занимать много времени и ресурсов, поэтому необходимо использовать их с умом и эффективно.

Некоторые методы, такие как Grid Search, могут быть очень затратными, особенно при большом количестве гиперпараметров и больших объемах данных. В таких случаях можно использовать более эффективные методы, например, Random Search или Bayesian Optimization.

Также важно учитывать, что кросс-валидация и подбор гиперпараметров могут привести к переобучению модели на обучающих данных, особенно если они используются неудачным образом. Например, если мы используем всю обучающую выборку для подбора гиперпараметров, мы можем переоценить производительность модели на тестовых данных.

Обобщая же, можно сказать, что метрики качества, кросс-валидация и подбор гиперпараметров тесно связаны друг с другом, а качественные результаты можно получить лишь при грамотной работе с каждым из этих элементов.

Задание на взаимную проверку

Чтобы лучше понять, как оценить результаты машинного обучения, выбрать подходящие метрики качества модели и улучшить ее точность, предлагаем выполнить еще одно сложное задание.

Найдите открытый набор данных, который относится к интересующей вас области, например, к здравоохранению или финансовым рынкам. Разбейте выбранный набор данных на обучающую и тестовую выборки. Используйте простой метод разбиения на обучение и тестирование, например, случайное разбиение на 70% обучающей выборки и 30% тестовой выборки.

Обучите модель машинного обучения на обучающей выборке. Используйте простые алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия или деревья решений. Оцените результаты модели на тестовой выборке, используя метрики качества модели (точность, полнота и F1-мера). Выберите одну или несколько метрик и объясните их значение.

Это задание на взаимную проверку, поэтому сначала вам нужно проверить две работы других пользователей, а затем загрузить свою. При проверке чужих работ вам необходимо оценить масштаб проделанной работы и глубину понимания материала, предложить улучшения для модели, которые могут привести к повышению ее точности, а также написать, какие трудности возникли при выполнении задания.

Интерпретация результатов машинного обучения

Интерпретация результатов машинного обучения – это процесс понимания того, как модель принимает решения и как работает в целом. Он очень важен для принятия решений на основе модели и обеспечения ее прозрачности и объяснимости.

Интерпретация результатов машинного обучения является важным этапом в создании моделей, особенно если эти модели используются в критических приложениях, где необходимо понимать причины принимаемых моделью решений.

Для интерпретации результатов машинного обучения можно использовать различные методы, включая методы, основанные на теории игр, такие как SHAP (SHapley Additive exPlanations), и методы, основанные на интерпретации локальных моделей, такие как LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations).

Коротко о каждом из них:

1

Метод SHAP использует теорию игр, чтобы определить вклад каждого признака в принятие решений моделью. Он представляет каждый объект входных данных как комбинацию признаков и определяет, какой вклад каждый признак вносит в принятие решений моделью для данного объекта. Результаты SHAP показывают, какие признаки наиболее важны для принятия решений моделью на уровне отдельных объектов.

2

Метод LIME использует локальную модель для интерпретации результатов машинного обучения. Он представляет объекты входных данных в виде набора признаков и оценивает вклад каждого признака в принятие решений моделью для данного объекта. LIME использует локальную модель, чтобы приблизить поведение исходной модели в окрестности данного объекта и показать, какие признаки наиболее важны для принятия решений для данного объекта.

Оба метода помогают лучше понять то, как модель принимает решения на уровне отдельных объектов. Они позволяют получить важную информацию о важности признаков и влиянии отдельных объектов на результаты модели. Кроме того, они позволяют обнаружить возможные ошибки в работе модели и улучшить ее производительность.

Еще одним методом интерпретации результатов машинного обучения является анализ ошибок модели. Он позволяет определить, какие объекты входных данных наиболее трудны для модели и почему она совершает ошибки на этих объектах. Например, если мы строим модель для классификации изображений, а она ошибается на изображениях с определенными характеристиками, анализ ошибок может показать, что модель имеет проблемы с распознаванием объектов определенного размера или формы.

Также существуют методы интерпретации результатов машинного обучения на основе визуализации. Они позволяют визуально представить работу модели и понять, как она принимает решения на основе входных данных. Например, для моделей, основанных на нейронных сетях, можно визуализировать активацию нейронов на разных слоях или важные признаки на изображениях.

Но нельзя забывать и о том, что методы интерпретации результатов машинного обучения могут иметь свои ограничения и не всегда давать полную картину того, как работает модель. Кроме того, не все модели могут быть легко интерпретированы (например, нейронные сети, которые являются очень сложными моделями со множеством параметров).

Тем не менее, стремление интерпретировать результаты машинного обучения является важным шагом для обеспечения прозрачности и объяснимости модели. Это позволяет повысить уверенность в принимаемых решениях на основе модели и помогает сделать выводы о причинах возможных ошибок.

Интерпретация результатов машинного обучения не является финальной стадией в работе искусственного интеллекта, а представляет собой непрерывный процесс, который может происходить на протяжении всего жизненного цикла модели.

После того, как модель была разработана и обучена, интерпретация результатов поможет понять, как модель принимает решения и почему она делает определенные предсказания. Это полезно для настройки модели, оптимизации ее производительности и улучшения ее точности при работе в реальных условиях.

Однако на этом введение в искусственный интеллект можно считать оконченным, и у нас остался лишь один вопрос для рассмотрения – каковы последствия использования искусственного интеллекта. О них мы поговорим в заключительном уроке, а сейчас предлагаем перейти к тесту.

Проверьте свои знания

Если вы хотите проверить свои знания по теме данного урока, можете пройти небольшой тест, состоящий из нескольких вопросов. В каждом вопросе правильным может быть только один вариант. После выбора вами одного из вариантов система автоматически переходит к следующему вопросу. На получаемые вами баллы влияет правильность ваших ответов и затраченное на прохождение время. Обратите внимание, что вопросы каждый раз разные, а варианты перемешиваются.

Заключительный урок посвящен последствиям применения искусственного интеллекта.

Важность качества данных в машинном обучении: как обеспечить точные результаты

Важность качества данных в машинном обучении: как обеспечить точные результаты

• by Marcin Frąckiewicz
• в 0
• вкл 28 мая 2023

Анализ качества данных для понимания его роли в машинном обучении

Качество данных является важным фактором в машинном обучении и искусственный интеллект (ИИ). Низкое качество данных может привести к неточным прогнозам или моделям, в то время как высококачественные данные могут обеспечить более точные и надежные результаты.

Качество данных играет решающую роль в разработке моделей машинного обучения. Низкое качество данных может привести к неправильным прогнозам, ошибочным моделям и неточным результатам. Качественные данные необходимы системам ИИ для получения точной и значимой информации.

Качество данных можно измерить различными способами, в зависимости от типа данных. Вообще говоря, качество данных оценивается с точки зрения точности, полноты, согласованности и своевременности данных. Точность данных относится к степени, в которой данные свободны от ошибок и несоответствий. Полнота данных относится к проценту полей, которые были заполнены достоверными данными. Согласованность данных относится к тому, согласуются ли данные из разных источников. Наконец, своевременность данных относится к тому, насколько актуальными являются данные.

Качество данных имеет важное значение для построения моделей машинного обучения. Низкое качество данных может привести к неточным результатам и даже к созданию предвзятых или несправедливых моделей. С другой стороны, высококачественные данные могут обеспечить более точные прогнозы и улучшенные результаты.

Чтобы обеспечить высокое качество данных, организации должны применять передовые методы управления данными. Это включает в себя проверку данных для обеспечения их точности и полноты, а также регулярное обновление данных для обеспечения их своевременности и согласованности. Организации также должны принять меры для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных.

Качество данных является критическим фактором для получения надежных и значимых результатов с помощью моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Низкое качество данных может привести к неточным результатам, в то время как высококачественные данные могут обеспечить более точные и надежные прогнозы. Организации должны предпринять шаги для обеспечения качества своих данных, чтобы максимизировать точность и надежность своих моделей машинного обучения.

Понимание проблем качества данных в машинном обучении и способы их преодоления

Качество данных является критически важным компонентом любого проекта машинного обучения. Низкое качество данных может привести к ошибочным результатам, напрасной трате ресурсов и недоверию к предсказаниям модели. Чтобы обеспечить успех проектов машинного обучения, важно решать проблемы с качеством данных до того, как они станут проблемой.

Проблемы с качеством данных могут возникать из различных источников. Некачественные процессы сбора данных могут привести к получению неполных или неточных данных. Данные могут устареть из-за изменений в среде или испортиться из-за ошибок в процессе ввода данных. Данные также могут быть несбалансированными или содержать выбросы, что может привести к искажению результатов.

К счастью, существует несколько стратегий, помогающих преодолеть проблемы с качеством данных. Во-первых, важно обеспечить наличие надлежащих процессов сбора и ввода данных. Данные должны регулярно проверяться на точность, полноту и непротиворечивость. Также важно использовать такие методы, как очистка и нормализация данных, для удаления выбросов и исправления ошибок. Наконец, такие методы, как увеличение данных и повторная выборка, могут использоваться для балансировки и обогащения наборов данных.

В конечном счете, качество данных необходимо для успешных проектов машинного обучения. Принимая упреждающие меры для решения распространенных проблем с качеством данных, компании могут гарантировать, что их проекты будут давать точные и надежные результаты.

Использование показателей качества данных для повышения точности машинного обучения

Метрики качества данных необходимы для повышения точности алгоритмов машинного обучения. По мере развития технологии машинного обучения показатели качества данных играют все более важную роль, помогая организациям выявлять и исправлять ошибки в своих наборах данных. Измеряя качество данных, организации могут выявлять закономерности и тенденции и вносить улучшения в свои модели машинного обучения.

Метрики качества данных измеряют точность данных путем оценки таких факторов, как полнота, точность, согласованность и актуальность. Эти показатели можно использовать для выявления любых ошибок или несоответствий в наборах данных, которые затем можно устранить для повышения точности алгоритмов машинного обучения. Например, если набор данных неполный, метрики качества данных могут помочь организациям определить недостающие данные и заполнить пробелы.

Метрики качества данных также можно использовать для оценки соответствия набора данных поставленной задаче. Например, если набор данных предназначен для прогнозирования результата, показатели качества данных можно использовать для оценки того, содержит ли набор данных необходимую информацию для точного прогнозирования результата.

Используя показатели качества данных, организации могут выявлять и исправлять ошибки в своих наборах данных и повышать точность своих алгоритмов машинного обучения. Эта повышенная точность может привести к более точным прогнозам и лучшим результатам для организаций. С дальнейшим развитием технологий машинного обучения показатели качества данных станут еще более важными для организаций, стремящихся максимально повысить точность машинного обучения.

Преимущества автоматизации обеспечения качества в машинном обучении

Использование машинного обучения (ML) для автоматизации обеспечения качества (QA) быстро становится стандартным инструментом для организаций, стремящихся улучшить свои процессы разработки. Используя алгоритмы машинного обучения, организации могут быстро и точно обнаруживать ошибки и другие проблемы в своем программном обеспечении до того, как они попадут к клиенту.

Преимущества автоматизации контроля качества в ML значительны. Автоматизируя процессы обеспечения качества с помощью машинного обучения, организации могут сэкономить время и деньги. Автоматизация также позволяет разработчикам сосредоточиться на написании и отладке кода, а не на ручном тестировании каждого аспекта своего программного обеспечения. Кроме того, алгоритмы машинного обучения способны обнаруживать более тонкие проблемы в программном обеспечении, например, вызванные неожиданным взаимодействием пользователя или условиями окружающей среды, которые могут быть упущены при ручном тестировании.

Автоматизированный контроль качества в ML также помогает организациям обеспечивать качество своего программного обеспечения. Используя алгоритмы машинного обучения, организации могут быстро выявлять потенциальные проблемы и предпринимать корректирующие действия до того, как они станут дорогостоящими проблемами. Это может помочь организациям обеспечить качество своего программного обеспечения и снизить стоимость исправлений после выпуска.

Наконец, алгоритмы машинного обучения можно использовать для повышения точности автоматизированных процессов контроля качества. Используя алгоритмы машинного обучения, организации могут создавать более точные тесты для выявления потенциальных проблем в своем программном обеспечении. Это может помочь организациям убедиться, что их программное обеспечение надежно и не содержит ошибок.

Короче говоря, автоматизация контроля качества в ML может дать организациям значительные преимущества с точки зрения экономии средств, повышения качества и повышения точности. Поскольку машинное обучение продолжает развиваться, организации могут ожидать еще больше преимуществ от автоматизации контроля качества с помощью машинного обучения.

Лучшие практики для оценки качества данных в проектах машинного обучения

Качество данных — важный фактор успешных проектов машинного обучения. Чтобы обеспечить точные результаты, организациям важно оценить качество своих данных, прежде чем предпринимать какие-либо инициативы в области машинного обучения. Вот несколько рекомендаций по оценке качества данных в проектах машинного обучения:

1. Оцените полноту данных: убедитесь, что все соответствующие данные доступны и полны. Сюда входят данные из первичных источников, любых сторонних источников и любых других источников, которые можно использовать для дополнения основного набора данных.

2. Определите выбросы. Выбросы могут исказить результаты моделей машинного обучения. Важно определить и удалить любые выбросы, чтобы обеспечить точность.

3. Проверка точности данных. Точность данных является ключом к успеху проектов машинного обучения. Организации должны проводить аудит своих данных, чтобы убедиться, что они точны и актуальны.

4. Отслеживайте согласованность данных. Согласованность данных также важна для проектов машинного обучения. Организации должны отслеживать свои данные на предмет любых изменений или несоответствий.

5. Анализ качества данных. Организации должны использовать инструменты анализа качества данных для оценки согласованности, точности, полноты данных и других факторов, которые могут повлиять на точность результатов.

Следуя этим рекомендациям по оценке качества данных, организации могут обеспечить точность и надежность своих моделей машинного обучения. Это поможет организациям получить максимальную отдачу от своих инвестиций в инициативы по машинному обучению.

УЛУЧШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С НЕСБАЛАНСИРОВАННЫМИ ДАННЫМИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Сааков Д.В.

В данной статье подробно рассматривается актуальная проблема несбалансированных данных в машинном обучении , основные причины их возникновения, а также влияние на качество и производительность моделей. В статье проводится анализ проблемы с точки зрения возможных негативных последствий для различных областей применения машинного обучения. Описываются и сравниваются разнообразные подходы к балансировке данных, такие как перевзвешивание классов , синтетическая генерация данных с использованием метода SMOTE и другие техники. Приводятся примеры успешного применения этих методов в различных отраслях, таких как медицинская диагностика , финансовый сектор и обнаружение мошенничества. Статья также содержит таблицы сравнения различных методов предобработки данных и методов балансировки данных , что облегчает выбор подходящего метода для конкретной задачи.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Сааков Д.В.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО МОШЕННИЧЕСТВА МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СЛУЧАЕ НЕСБАЛАНСИРОВАННОГО НАБОРА ДАННЫХ

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ УСТРАНЕНИЯ ДИСБАЛАНСА КЛАССОВ ЭМОЦИЙ В ВИДЕОДАННЫХ ВЫРАЖЕНИЙ ЛИЦ

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ К ЗАДАЧЕ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСТВА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПЛАСТИКОВЫХ КАРТ

МЕТОДЫ И ПОДХОДЫ К ПРЕДОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПЛАТЕЖЕЙ ПРИ УСЛОВИИ СИЛЬНОЙ НЕСБАЛАНСИРОВАННОСТИ КЛАССОВ

ОПИСАНИЕ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМНЫХ СОСТОЯНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

IMPROVING MACHINE LEARNING ALGORITHM PERFORMANCE WITH IMBALANCED DATA

This article provides a comprehensive examination of the pressing issue of imbalanced data in machine learning, the main reasons for their occurrence, and their impact on the quality and performance of models. The paper analyzes the problem from the perspective of potential negative consequences for various fields of machine learning application. Various approaches to data balancing, such as class reweighting, synthetic data generation using the SMOTE method, and other techniques are described and compared. Examples of successful application of these methods in different industries, such as medical diagnostics, the financial sector, and fraud detection, are provided. The article also includes tables comparing various data preprocessing methods and data balancing methods, which facilitates the selection of the appropriate method for a specific task.

Текст научной работы на тему «УЛУЧШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С НЕСБАЛАНСИРОВАННЫМИ ДАННЫМИ»

Улучшение производительности алгоритмов машинного обучения с несбалансированными данными

Сааков Даниил Владимирович

студент бакалавриата, кафедра «Технологии и системы автоматизированного проектирования металлургических процессов», Московский авиационный институт, dan446513@yandex.ru

В данной статье подробно рассматривается актуальная проблема несбалансированных данных в машинном обучении, основные причины их возникновения, а также влияние на качество и производительность моделей. В статье проводится анализ проблемы с точки зрения возможных негативных последствий для различных областей применения машинного обучения. Описываются и сравниваются разнообразные подходы к балансировке данных, такие как перевзвешивание классов, синтетическая генерация данных с использованием метода SMOTE и другие техники. Приводятся примеры успешного применения этих методов в различных отраслях, таких как медицинская диагностика, финансовый сектор и обнаружение мошенничества. Статья также содержит таблицы сравнения различных методов предобработки данных и методов балансировки данных, что облегчает выбор подходящего метода для конкретной задачи. Ключевые слова: машинное обучение, несбалансированные данные, балансировка данных, перевзвешивание классов, синтетическая генерация данных, SMOTE, медицинская диагностика, финансовый сектор.

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться и адаптироваться к данным без явного программирования [1, 2]. Важность и актуальность машинного обучения продолжает расти, поскольку оно используется в самых разных областях, от медицины и финансов до автономных транспортных средств и рекомендательных систем. Однако, несмотря на успехи и развитие машинного обучения, существуют определенные проблемы и недостатки, которые могут снижать производительность алгоритмов. Цель данного исследования — проанализировать одну из таких проблем, а именно проблему несбалансированных данных, и предложить решения для улучшения производительности алгоритмов машинного обучения, рассмотреть ключевые аспекты машинного обучения, включая основные типы (обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением), а также разнообразие задач, которые могут быть решены с помощью машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация и др.) [3].

Кроме того, стоит подчеркнуть, что качество моделей машинного обучения во многом зависит от данных, на которых они обучаются, и насколько эти данные репрезентативны для решаемой задачи. Однако, в реальной жизни, данные зачастую имеют несовершенства, такие как пропущенные значения, шум или несбалансированность классов. Эти несовершенства могут заметно снижать производительность алгоритмов машинного обучения и приводить к ошибкам в их предсказаниях [5].

Исследование проблемы несбалансированных данных является особенно актуальным, поскольку многие реальные задачи машинного обучения сталкиваются с этим явлением. Несбалансированные данные могут негативно сказываться на работе классификаторов и вести к смещению в сторону преобладающего класса, что в свою очередь может привести к низкой чувствительности модели к объектам меньшего класса и ошибочным предсказаниям.

В рамках данного исследования мы опишем основные проблемы, возникающие из-за несбалансированных данных, проанализируем их влияние на производительность алгоритмов машинного обучения и предложим решения для снижения негативных последствий этой проблемы. Эти решения будут ориентированы на балансировку данных с использованием различных методов, таких как перевзвешивание классов и синтетическая генерация данных, что может способствовать улучшению качества моделей машинного обучения и достижению

с т ■и о s т о а г

более точных и надежных результатов в реальных приложениях [6].

С развитием машинного обучения, число исследований, посвященных этой области, значительно возросло. Исследователи разрабатывают различные алгоритмы и методы, такие как метод опорных векторов, решающие деревья, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и другие, которые применяются для решения самых разных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, уменьшение размерности и др.

Однако, помимо разработки алгоритмов, большое значение приобретает предобработка данных, поскольку качество моделей машинного обучения во многом зависит от того, насколько хорошо данные подготовлены. В литературе по машинному обучению освещаются различные аспекты предобработки данных, такие как:

1. Очистка данных: удаление аномалий, исправление ошибок, заполнение пропущенных значений и устранение шума.

2. Выбор признаков: отбор наиболее важных и информативных признаков, которые оказывают наибольшее влияние на целевую переменную, и исключение избыточных или нерелевантных признаков.

3. Трансформация данных: преобразование данных в более подходящий для анализа формат, например, нормализация, стандартизация или кодирование категориальных переменных.

4. Проблема несбалансированных данных: разработка методов для справления с несбалансированными данными, которые могут исказить результаты модели машинного обучения.

В литературе представлены множество методов для борьбы с несбалансированными данными, среди которых можно выделить следующие основные группы:

1. Перевзвешивание классов: методы, которые учитывают различия в количестве объектов классов при обучении модели, присваивая разные веса классам.

2. Синтетическая генерация данных: методы, основанные на создании синтетических объектов меньшего класса, чтобы сбалансировать набор данных. Примером такого метода является SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).

3. Комбинированные подходы: методы, которые одновременно применяют и перевзвешивание классов, и синтетическую генерацию данных, чтобы добиться наилучшего эффекта в балансировке данных. Например, адаптивный синтетический метод (ADASYN) генерирует синтетические объекты меньшего класса, пропорционально их количеству, и одновременно учитывает распределение объектов преобладающего класса.

4. Кост-чувствительные методы: эти методы включают в себя модификацию алгоритмов машинного обучения, чтобы учитывать разные затраты на ошибки классификации для разных классов. Таким

образом, модель будет стремиться минимизировать общие затраты, а не просто число ошибок.

5. Ансамблевые методы: использование ансамблевых методов, таких как бэггинг, бустинг или сте-кинг, может помочь улучшить производительность модели на несбалансированных данных, поскольку они комбинируют предсказания нескольких базовых моделей, что может улучшить их обобщающую способность.

Важно отметить, что нет универсального решения для проблемы несбалансированных данных, и выбор подхода должен зависеть от конкретной задачи и характеристик данных. В некоторых случаях, комбинация различных методов может привести к лучшим результатам.

Сравнение методов предобработки данных и их влияние на ка-

№ Метод предобработки данных Особенности Влияние на качество моделей машинного обучения

1 Очистка данных Удаление аномалий, исправление ошибок, заполнение пропущенных значений,устранение шума Улучшение точности и надежности модели

2 Выбор признаков Отбор наиболее важных и информативных признаков, исключение избыточных или нерелевантных признаков Улучшение обобщающей способности модели

3 Трансформация данных Нормализация, стандартизация, кодирование категориальных переменных Улучшение производительности модели

4 Методы борьбы с несбалансированными данными Перевзвешивание классов, синтетическая генерация данных, ансамблевые методы и другие Улучшение производительности модели на не-сбалансированных данных

Таблица 1 представляет собой обзор различных методов предобработки данных, иллюстрируя их особенности и влияние на результаты моделей машинного обучения. Из этой таблицы можно сделать вывод о том, какой метод предобработки данных наиболее подходит для конкретной задачи, а также оценить потенциальные преимущества и недостатки каждого метода в контексте улучшения качества модели.

Проблема: несбалансированные данные

Проблема несбалансированных данных возникает, когда в наборе данных один класс (или несколько классов) значительно превосходит другие по количеству объектов. В таких случаях, модель машинного обучения может обучиться таким образом, что она будет сильно смещена в сторону преобладающего класса, игнорируя меньший класс. Это происходит потому, что большинство алгоритмов машинного обучения стремятся минимизировать общую ошибку, и, следовательно, предпочитают «угодить» более распространенному классу.

Причины возникновения проблемы несбалансированных данных могут быть различными: естественное распределение классов в реальных данных, выборочная ошибка при сборе данных или другие факторы. В любом случае, несбалансированные данные могут негативно сказаться на качестве моделей машинного обучения.

Основные проблемы, связанные с несбалансированными данными, включают:

1. Снижение производительности модели: модель может показывать высокую точность в целом, но при этом низкую производительность на меньшем классе, что может привести к плохим результатам в реальных сценариях использования.

2. Низкая чувствительность и специфичность: модель может неадекватно определять объекты меньшего класса, что приводит к высокому уровню ложноположительных или ложноотрицательных результатов.

3. Искажение оценок модели: метрики качества, такие как точность, могут быть введены в заблуждение из-за доминирования преобладающего класса, что затрудняет адекватную оценку производительности модели.

4. Недостаточное обучение на меньшем классе: модель может не «увидеть» достаточно объектов меньшего класса для корректного обучения, что снижает ее способность адекватно обобщать на новых данных.

Для борьбы с этими проблемами исследователи разрабатывают различные методы, такие как перевзвешивание классов, синтетическая генерация данных, комбинированные подходы, кост-чувстви-тельные методы и ансамблевые методы, которые были упомянуты ранее. Важно заметить, что выбор подходящего метода зависит от конкретной задачи и характеристик данных. В некоторых случаях, комбинация различных методов может привести к лучшим результатам.

Борьба с проблемой несбалансированных данных важна не только для повышения качества моделей машинного обучения, но и для обеспечения справедливости и недискриминации в решениях, основанных на данных. В ряде приложений, таких как медицина, финансы или правоохранительная деятельность, ошибки классификации могут иметь серьезные последствия для людей, и поэтому важно уделить особое внимание качеству моделей и их производительности на всех классах.

Примеры проблем, связанных с несбалансированными данными, включают диагностику редких заболеваний, предсказание банкротства компаний, обнаружение мошенничества или нарушений безопасности и т.д. В этих случаях, объекты меньшего класса могут быть критически важны, и их неправильная классификация может иметь серьезные последствия.

Анализ проблемы несбалансированных данных должен учитывать следующие аспекты:

1. Влияние на производительность модели: Несбалансированные данные могут привести к тому,

что модель обучается на преобладающем классе, что в свою очередь ведет к снижению производительности на объектах меньшего класса. Это означает, что модель будет демонстрировать высокую точность на преобладающем классе, но низкую чувствительность к меньшему классу. В итоге, это может привести к искажению результатов модели, особенно в тех случаях, когда объекты меньшего класса имеют большую важность.

2. Метрики качества: Несбалансированные данные могут затруднить оценку производительности модели, поскольку стандартные метрики, такие как точность, могут быть введены в заблуждение. В таких случаях, использование более подходящих метрик, таких как F1-мера, АиС^ОС, или матрица ошибок, может быть более информативным и помочь оценить, насколько хорошо модель справляется с объектами обоих классов.

3. Биасы и дискриминация: Если модель машинного обучения обучается на несбалансированных данных, это может привести к неравномерному распределению ошибок между классами. В результате, меньший класс может страдать от более высоких ошибок классификации, что может привести к дискриминации или неравному обращению с определенными группами людей, особенно в областях, где решения модели машинного обучения влияют на жизнь и благосостояние людей, таких как медицина, финансы, или правоохранительная деятельность.

4. Выбор алгоритма и настройка параметров: В зависимости от характеристик данных и требований к задаче, различные алгоритмы машинного обучения могут быть более или менее устойчивыми к несбалансированным данным. Важно провести исследование и выбрать алгоритмы, которые лучше справляются с такими данными, и определить оптимальные параметры модели для улучшения производительности на меньшем классе.

5. Взаимодействие с другими проблемами предобработки данных: Несбалансированные данные могут также влиять на другие аспекты предобработки данных, такие как обработка пропущенных значений, выбор признаков и трансформация данных. Важно учесть, как взаимодействуют различные проблемы предобработки данных, чтобы разработать эффективный план для улучшения производительности модели машинного обучения.

6. Влияние на время обучения и ресурсы: Решение проблемы несбалансированных данных может требовать больше времени на обучение и дополнительных вычислительных ресурсов. Например, синтетическая генерация данных может увеличить размер набора данных, что в свою очередь увеличивает время обучения и требуется больше памяти для хранения данных. Важно учитывать эти факторы при выборе методов борьбы с несбалансированными данными, особенно при работе с ограниченными ресурсами.

В общем, анализ проблемы несбалансированных данных включает понимание того, как они влияют на производительность модели, выбор метрик качества, алгоритмы машинного обучения и другие аспекты предобработки данных. Он также включает

Как я регулярно улучшаю точность моделей обучения с 80% до 90+%

В преддверии старта базового курса по Machine Learning, подготовили для вас интересный перевод, а также предлагаем бесплатно посмотреть запись демо-урока по теме: «Как начать делать мир лучше с помощью NLP».

Введение

Если вы закончили хотя бы несколько собственных проектов по Data Science, вы, вероятно, уже поняли, точность в 80% — это не так уж плохо. Но для реального мира 80% уже не годятся. На деле, большинство компаний, в которых я работал, ожидают минимальную точность (или любую другую метрику, на которую они смотрят) не менее 90%.

Поэтому я расскажу о пяти вещах, которые вы можете сделать, чтобы значительно улучшить точность. Я настоятельно рекомендую вам прочитать все пять пунктов, поскольку есть множество деталей, которых новички могут не знать.

К концу этой статьи у вас должно сформироваться понимание, что существует гораздо больше переменных, которые играют роль в том, насколько хорошо работает ваша модель машинного обучения, чем вы представляете.

С учетом сказанного, вот 5 вещей, которые вы можете сделать, чтобы улучшить свои модели машинного обучения!

1. Обработка пропущенных значений

Одна из самых больших ошибок, которую я встречаю, заключается в том, что люди не обрабатывают пропущенные значения, и они могут быть в этом даже не виноваты. Многие материалы из интернета говорят о том, что нужно обрабатывать пропущенные значения с помощью импутации данных средним/медианой, заменяя пустые значения средним значением данного признака, и обычно это не лучший выход.

Например, представьте, что у нас есть таблица, в которой есть значения возраста и физической подготовки, и представьте, что у восьмидесятилетнего человека отсутствует показатель физической подготовки. Если мы возьмем средний показатель физической подготовки в возрастном диапазоне от 15 до 80 лет, то человек в 80 лет получит более высокое значение, чем оно есть на самом деле.

Поэтому первый вопрос, который вы должны себе задать, это «почему данные отсутствуют»?

Дальше мы рассмотрим другие методы обработки пропущенных значений, помимо импутации среднего/медианного значения:

• Моделирование прогнозирования признаков: возвращаясь к моему примеру с возрастом и показателями физической подготовки, мы можем смоделировать взаимосвязь между возрастом и показателями, а затем использовать модель для поиска ожидаемого значения. Это можно сделать несколькими способами, включая регрессию, ANOVA и другие.
• Импутация данных с помощью K-ближайших соседей: с помощью метода K-ближайших соседей недостающие данные заполнятся значениями из другой аналогичной выборки, а для тех, что с этим не знаком, сходство в методе K-ближайших соседей определяется с помощью функции расстояния (т.е. евклидова расстояния).
• Удаление строки: наконец, вы можете удалить строку. В обычных случаях это неприемлемо, но вы можете так сделать, если у вас есть огромное количество данных.

2. Инженерия признаков

Второй способ значительно улучшить модель машинного обучения – это инженерия признаков. Инженерия признаков – это процесс преобразования необработанных данных в признаки, которые лучше представляют суть задачи, которую человек пытается решить. Нет определенного способа сделать это, именно поэтому Data Science – это и наука, и искусство одновременно. Тем не менее, вот некоторые вещи, на которых вы можете сосредоточиться:

• Преобразование переменной типа DateTime и извлечение из нее только дня недели, месяца, года и т.д.
• Создание групп или корзин для переменных (например, для переменной с высотой можно сделать группы 100–149см, 150–199см, 200–249см и т.д.)
• Объединение нескольких объектов и/или значений для создания нового объекта. Например, одна из самых точных моделей для задачи Титаника создала новую переменную под названием «Iswomenor_child», которая была в значении True, если человек был женского пола или ребенком, и False в противном случае.

3. Отбор признаков

Третий способ повысить точность своей модели – это отбор признаков, то есть выбор наиболее релевантных/ценных признаков вашего набора данных. Слишком большое количество признаков может привести к тому, что ваш алгоритм переобучится, а слишком малое к тому, что он недообучится.

Есть два основных метода, которые вы можете использовать для отбора признаков:

• Важность признаков: некоторые алгоритмы, такие как случайный лес или XGBoost, позволяют определить, какие признаки оказались наиболее «важными» при прогнозировании значения целевой переменной. Создав одну из этих моделей и проведя анализ важности признаков, вы получите представление о том, какие переменные оказались наиболее важными.
• Уменьшение размерности: один из самых распространенных методов уменьшения размерности – это метод главных компонент (PCA). Он принимает большое количество признаков и использует линейную алгебру для сокращения их количества.

4. Алгоритмы Ensemble Learning

Один из самых простых способов улучшить вашу модель машинного обучения – это выбрать наилучший алгоритм. Если вы еще не знакомы с ансамблевыми методами, то сейчас самое время с ними познакомиться.

Ансамблевое обучение (Ensemble Learning) – это метод, в котором несколько алгоритмов машинного обучения используются совместно. Смысл здесь заключается в том, что так вы сможете достичь более высокой прогностической производительности, чем при использовании какого-то одного алгоритма.

Самые популярные алгоритмы ансамблевого обучения — случайный лес, XGBoost, градиентный бустинг и AdaBoost. Чтобы объяснить, чем же так хороши алгоритмы ансамблевого обучения, приведу пример со случайным лесом:

Случайный лес подразумевает создание нескольких деревьев решений с использованием наборов исходных данных. Затем модель выбирает режим (большинство) всех предсказаний каждого дерева решений. В чем здесь смысл? Полагаясь на принцип «выигрывает тот, за кого большинство», она снижает риск ошибки отдельного дерева.

Например, если мы создадим одно дерево решений, третье, то оно выдаст нам 0. Но если мы полагаемся на все 4 дерева, то прогнозируемое значение будет 1. Вот в чем сила ансамблевого обучения!

5. Настройка гиперпараметров

Наконец то, о чем нечасто говорят, но то, что крайне важно делать – настройка гиперпараметров вашей модели. Именно тут важно, чтобы вы четко понимали модель машинного обучения, с которой вы работаете, иначе трудно будет понять, что представляет из себя каждый из гиперпараметров.

Взгляните на все гиперпараметры случайного леса:

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None, ccp_alpha=0.0, max_samples=None

Например, было бы неплохо понять, что такое minimpuritydecrease, чтобы если вдруг вы захотите, чтобы ваша модель машинного обучения была более «снисходительной», вы могли настроить этот параметр! 😉

Спасибо за прочтение!

После прочтения этой статьи у вас должно было возникнуть несколько идей, как повысить точность вашей модели с 80% до 90+%. Эта информация также поможет вам в ваших будущих проектах. Желаю удачи в ваших начинаниях и в Data Science.

Если вас заинтересовал курс, запишитесь на бесплатный вебинар, в рамках которого наши эксперты подробно расскажут о программе обучения и ответят на интересующие вопросы.

Читать ещё: