Если вы занимаетесь стажировкой и перед вами стоит задача оценить качество модели, но вы не знаете, какие данные использовать или как они применяются, вам следует обратиться к наставнику или коллегам за разъяснениями. Для эффективного использования системы метрик необходимо понимание как самой задачи, так и данных, с которыми вы работаете.
Тем не менее, вот общий подход к тому, какие данные и метрики могут использоваться для оценки качества модели, особенно в контексте прогнозирования отклонений:
1. **Исходные данные для обучения модели:** Это могут быть исторические данные, содержащие переменные (признаки), которые вы считаете важными для прогнозирования, включая пол и угловые отклонения, если они имеют значение для задачи.
2. **Разделение данных:** Данные обычно разделяют на обучающий и тестовый наборы. Обучающие данные используются для тренировки модели, а тестовые — для оценки её качества.
3. **Выбор метрик:** Для оценки качества модели могут использоваться разные метрики:
- **Для регрессионных задач:** средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (MSE), коэффициент детерминации (R²).
- **Для классификационных задач:** точность (accuracy), точность (precision), полнота (recall), F-мера, ROC-AUC.
Важно выбрать метрики, соответствующие вашей задаче и целям.
4. **Анализ ошибок:** В дополнение к метрикам обычно полезно провести анализ ошибок, чтобы понять, в каких случаях и почему модель ошибается.
5. **Визуализация:** Для наглядной оценки и визуализации качества модели могут использоваться:
- **Графики рассеяния (scatter plots):** Идеально для сравнения предсказанных значений с реальными значениями в регрессионных задачах.
- **Кривая ошибок:** Показывает компромисс между чувствительностью модели и её специфичностью в задачах классификации.
- **Конфузионная матрица (confusion matrix):** Визуализирует количество правильных и неправильных классификаций.
- **Гистограммы ошибок или отклонений:** Помогают увидеть распределение ошибок модели.
Если вы сталкиваетесь с проблемой отклонения пола и потолка (gender and ceiling bias), то вам также, возможно, понадобится рассмотреть метрики справедливости (fairness metrics), которые измеряют, насколько справедливо модель работает для разных групп населения. Например:
- **Равные показатели ошибок:** Здесь проверяется, одинакова ли ошибка модели для различных групп.
- **Калибровка:** Имеют ли разные группы одинаковую вероятность получения положительных (или отрицательных) результатов при одинаковых условиях.
Прежде чем использов