Baseline Models

Що таке базові моделі?

Базові моделі - це базові моделі, які використовуються як основа для більш складних моделей.

• Вони є еталоном, за яким можна оцінювати більш складні моделі.

У машинному навчанні та інших формах предиктивного моделювання базові моделі часто використовуються для встановлення планки або мінімального рівня точності, який необхідно перевищити, перш ніж переходити до більш складних моделей.

Для побудови базових моделей можна використовувати прості методи, такі як лінійна регресія, дерева рішень або метод найближчого сусіда. Складність моделі і метод, що використовується, є факторами, які необхідно враховувати в залежності від даних і ситуації, що склалася.

У більшості випадків базові моделі навчаються на невеликій вибірці даних і тестуються на більшій валідаційній вибірці. Для оцінки продуктивності базової моделі можна використовувати точність, достовірність, пригадування, показник F1 та інші відповідні показники. Однак вони будуть відрізнятися залежно від проблемної області.

Базові моделі в класифікації

Для задач класифікації базова модель - це основна, зазвичай "гола" модель, яка може бути використана як основа для більш складних моделей. Метою базової моделі є встановлення певного рівня точності, який має бути досягнутий до того, як можна буде розглядати більш досконалі моделі.

Класифікатор більшості класів, який послідовно прогнозує найчастіший клас у навчальних даних, є популярним базовим методом для задач класифікації. В умовах, коли існує дисбаланс між класами, ця, здавалося б, проста парадигма може бути досить корисною.

Випадковий класифікатор - це альтернативна базова модель класифікації, яка робить нерозрізнені прогнози щодо міток класів. Будь-яка альтернативна модель класифікації повинна працювати краще, ніж ця, але вона слугує еталоном для порівняння.

Базові моделі для задач класифікації також включають базові моделі на основі правил, які легко сприймаються і розуміються, такі як дерева рішень або логістична регресія. Як ми вже згадували, ці моделі також можна використовувати як стандарти, за якими можна оцінювати більш просунуті моделі, такі як нейронні мережі або ансамблеві методи.

При виборі базового методу слід керуватися фактами і поставленим завданням. Ідеальними є прості, легко реалізовані базові моделі, які можуть слугувати міцною основою для більш складних моделей. Точність, точність, пригадування, оцінка F1 та інші оціночні показники використовуються для визначення того, наскільки добре вони працюють на валідаційному наборі після навчання на меншій частині даних.

Важливість базових моделей

• Надмірне припасування - Допомагають запобігти надмірному припасуванню, виявляючи, коли складніші моделі не здатні адекватно узагальнювати та працювати на нових даних. Це може бути корисним для уникнення витрат часу і ресурсів, вкладених у моделі, які навряд чи будуть добре працювати з оновленими даними.
• Вони слугують основою для подальшого створення моделей- Базова модель - це початкова, нескладна модель, яка може бути використана як відправна точка для більш складних моделей. Вони можуть допомогти забезпечити базовий рівень, на якому можна порівняти точність або ефективність більш складних моделей.
• Спростити процес розробки моделі- Базові моделі допомагають спростити процес розробки нових моделей, оскільки вони часто є менш складними і використовують менше комп'ютерних потужностей. Протягом періоду, витраченого на розробку моделі, це може значно заощадити час і гроші.
• Визначити проблеми з якістю даних- Базові моделі можуть допомогти у виявленні проблем з якістю даних, таких як пропущені значення, викиди і дисбаланс класів. Модель може бути доопрацьована, щоб врахувати ці деталі в наступних ітераціях.
• Орієнтир ефективності моделі- Базова модель в машинному навчанні слугує еталоном, за яким можна оцінювати більш складні моделі. Вони можуть бути використані для оцінки вартості інвестицій у більш складні моделі шляхом порівняння результатів декількох моделей.