ML.NET - Значения классификации мультикласса - PullRequest
Новая
       12

ML.NET - Значения классификации мультикласса

0 голосов
/ 13 декабря 2018

В настоящее время у меня есть проект, который берет большие куски текста и классифицирует их как типы.Это похоже на пример настроения, предоставляемый Microsoft, за исключением мультикласса вместо двоичного.

У меня код работает нормально, и, вероятно, он станет сильнее, когда мы добавим в него данные.Тем не менее, я попал в ловушку, где я не могу определить, просто ли предсказание не знает, что выбрать.Для моего проекта гораздо важнее не знать ответ, чем ошибиться.Я не уверен, что это вообще вещь в ML.net.Я просматривал документацию, и единственное, что я смог найти, было значение оценки, полученное в результате прогноза.Проблема заключается в том, что я не знаю, что означают какие-либо значения баллов.Я знаю, что они разбиты на классы, но числовые значения у разных алгоритмов разные.У кого-нибудь есть понимание этих ценностей?Или, если какой-либо совет по вопросу «не знаю» или «угадай»?

Цените ваше время, спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 14 декабря 2018

Баллы в основном зависят от учащегося, единственное требование состоит в том, что они являются монотонными (более высокий балл означает более высокую вероятность того, что пример принадлежит этому классу).

Но у учащихся мультикласса ML.NET они всегдамежду 0 и 1, суммой до 1. Вы можете думать о баллах как о «предсказанных вероятностях принадлежности к этому классу».

Теперь к вопросу о том, как принять во внимание доверие.Для задачи бинарной классификации у меня была бы стандартная рекомендация: построить кривую точности-отзыва, а затем вместо того, чтобы выбрать один порог в оценке, выбрать два: один, который дает положительный результат с высокой точностью (потенциально низкий отзыв), идругой, который дает высокоточный потенциально низкий отзыв) отрицательный.

Итак: 

if (score > threshold1)
    return "positive";
else if (score < threshold2)
    return "negative";
else
    return "don't know";

Для случая мультикласса вы можете использовать одну и ту же процедуру независимо для каждого класса.Таким образом, вы получите ответ «да-нет-возможно» для каждого класса.

При таком подходе вам придется иметь дело с возможностью множественного «да» или другими видами конфликтов, но, по крайней мере, это дает представление.

...