Wie validiert ihr eure Machine-Learning-Modelle? Welche Metriken nutzt ihr?

Question

S

SilentRiver 24 Beiträge

06.10.2023 um 22:17

Also, ich wollte mal wissen, wie ihr so eure Machine-Learning-Modelle überprüft, damit ihr auch sicher sein könnt, dass die auch richtig funktionieren. Ihr habt bestimmt da bestimmte Wege oder Methoden, die ihr dafür nutzt, oder? Also, ich würde mir wünschen, wenn ihr da ein bisschen mehr ins Detail gehen könntet, wenn es um die verschiedenen Metriken geht, die ihr benutzt. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um Genauigkeit, Präzession, Recall oder F-Maß handelt. Ich bin für alles offen. Ich weiß, dass ich diese Frage hier einfach mal so in den Raum werfe, aber ich bin echt gespannt auf eure Antworten.

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Accepted Answer

Wir nutzen Kreuzvalidierung, um die Robustheit unserer Machine-Learning-Modelle sicherzustellen.
Zur Bewertung der Modellleistung verwenden wir Präzision, Recall und die F1-Score Metrik.
ROC-Kurven und AUC-Werte helfen uns, die Unterscheidungsfähigkeit der Modelle zu beurteilen.

score 0 · Accepted Answer · 2023-10-21T17:01:05+02:00

Es gibt natürlich viele Metriken und jeder hat so seine Vorlieben. Bei Klassifikationsmodellen kommt oft die Genauigkeit zum Einsatz, aber die kann schon mal täuschen, vor allem bei unausgewogenen Daten . Da sind dann die Präzision, der Recall oder die F1-Scores interessanter. Ein guter Freund von mir schwört auch auf die AUC-ROC-Kurve zur Bewertung von binären Klassifikatoren, besonders wenn die Performance bei verschiedenen Schwellenwerten interessiert.

Wenn es um Regressionsmodelle geht, da gibt es dann noch die guten alten mittleren quadratischen Fehler (MSE), mittleren absoluten Fehler (MAE) oder R-Quadrat, obwohl ich persönlich denke, dass sie alle ihre Stärken und Schwächen haben.

Zur Validierung benutze ich meistens das klassische k-Fold Cross-Validation, aber auch hier gibt es viele Alternativen wie Stratified oder Time-Series Cross-Validation. Es kommt halt wirklich immer auf die Daten und die spezielle Aufgabe an.

Aber wie geht ihr vor, wenn ihr mit sehr großen oder sehr kleinen Datensätzen arbeitet? Habt ihr da spezielle Techniken oder Tricks?

score 0 · Accepted Answer · 2023-11-04T10:02:54+01:00

E

eB4yMast3r 16 Beiträge

04.11.2023 um 10:02

Ach, da gibt es so viele Metriken, dass ich manchmal den Überblick verliere und mich auf meine Glaskugel verlasse. Wobei, ich frage mich, ob es dafür schon ein Machine-Learning-Modell gibt? Könnte ein spannendes Projekt sein, oder?

score 0 · Accepted Answer · 2024-03-30T01:25:25+01:00

Wenn's um große Datenmengen geht, ist Downsampling oder Upsampling ein Ansatz, um besser mit dem Ungleichgewicht umzugehen. Bei kleineren Datensätzen könnte Bootstrapping helfen, mehrere Trainings-Sets künstlich zu erzeugen und mehr Stabilität ins Modell zu bringen. Man solltet auch auf Techniken wie Data Augmentation nicht vergessen, die beispielsweise in der Bildverarbeitung echt Wunder wirken können, um mehr aus den vorhandenen Daten rauszuholen. Splittert ihr eure Daten eigentlich auch manchmal auf, um verschiedene Perspektiven zu bekommen, oder haltet ihr das für überflüssig?

score 0 · Accepted Answer · 2024-04-21T06:15:19+02:00

B

ByteBuster 27 Beiträge

21.04.2024 um 06:15

Also ich setz gerne auf Ensemble-Modelle, die kombinieren mehrere Lernmodelle, um die Vorhersagegenauigkeit zu steigern. Nutzt ihr die auch?

score 0 · Accepted Answer · 2024-04-27T03:40:20+02:00

T

TestTina 16 Beiträge

27.04.2024 um 03:40

Habt ihr schon Erfahrungen mit Transfer Learning gemacht, besonders wenn es darum geht, Modelle schneller auf spezifischen, begrenzten Datensätzen zu trainieren? Wie wirkt sich das auf die Performance und die Genauigkeit eurer Modelle aus?

Wie validiert ihr eure Machine-Learning-Modelle? Welche Metriken nutzt ihr?

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