기계 학습에서 모델 보정은 모델 출력의 확률이나 신뢰도를 조정하여 실제 관찰과 더 일관되게 만드는 프로세스를 의미합니다. 분류 작업에서 모델은 종종 샘플이 특정 범주에 속할 확률이나 신뢰도를 출력합니다. 보정을 통해 이러한 확률 또는 신뢰 수준이 표본이 속한 클래스의 확률을 정확하게 반영하여 모델의 예측 신뢰성을 향상시키기를 바랍니다.
모델 보정은 다음과 같은 이유로 실제 응용에서 매우 중요합니다.
모델 예측의 신뢰성을 높이려면 출력 확률 또는 신뢰도가 실제 확률과 일치하도록 보정이 필요합니다.
2. 모델 출력의 일관성을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 동일한 범주의 표본에 대해 모델은 모델 예측 결과의 안정성을 보장하기 위해 유사한 확률 또는 신뢰도 수준을 출력해야 합니다. 모델이 출력하는 확률이나 신뢰 수준에 불일치가 있는 경우 모델의 예측은 신뢰할 수 없게 됩니다. 따라서 모델을 훈련할 때 출력의 일관성을 보장하기 위해 모델을 조정하기 위한 상응하는 조치를 취해야 합니다. 이는 모델의 매개변수를 조정하거나 훈련 데이터를 개선하여 달성할 수 있습니다.
3. 지나치게 자신감을 가지거나 지나치게 조심하지 마세요. 보정되지 않은 모델은 과신하거나 지나치게 조심스러울 수 있습니다. 즉, 일부 샘플의 경우 모델이 특정 클래스에 속할 확률을 과대평가하거나 과소평가할 수 있습니다. 이러한 상황은 모델의 부정확한 예측으로 이어질 수 있습니다.
일반적인 모델 교정 방법은 다음과 같습니다.
1 선형 교정: 선형 교정은 논리 회귀 모델을 적용하여 작동하는 간단하고 효과적인 교정 방법입니다. 모델의 출력 확률. 구체적으로, 선형 교정은 먼저 모델의 원래 출력을 시그모이드 함수를 통해 통과시켜 확률 값을 얻은 다음, 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 실제 확률과 모델 출력 확률 간의 관계를 피팅하여 교정된 확률 값을 얻습니다. 선형 교정의 장점은 구현이 간단하고 쉽다는 점이지만, 로지스틱 회귀 모델을 훈련하려면 많은 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요하다는 단점이 있습니다.
2. 비모수적 교정은 순위 기반 교정 방법으로, 모델 출력 확률과 실제 확률 사이에 특정 형식을 가정할 필요가 없습니다. 그들 사이의 관계를 맞추기 위한 회귀. 구체적으로 비모수적 교정은 모델 출력 확률을 작은 것부터 큰 것 순으로 정렬한 후 단조 회귀를 사용하여 실제 확률과 정렬된 모델 출력 확률 간의 관계를 피팅하여 교정된 확률 값을 얻습니다. 비모수적 교정의 장점은 모델 출력 확률과 실제 확률 사이의 특정 형태에 대한 가정이 필요하지 않다는 점이지만, 모델을 훈련하려면 많은 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요하다는 단점이 있습니다.
3. 온도 스케일링: 온도 스케일링은 모델 출력 확률의 온도를 조정하여 모델의 출력 확률을 교정하는 간단하고 효과적인 교정 방법입니다. 구체적으로, 온도 스케일링은 모델 출력 확률을 온도 매개변수로 나눈 다음 스케일링된 확률을 시그모이드 함수를 통해 전달하여 보정된 확률 값을 얻습니다. 온도 스케일링의 장점은 구현이 간단하고 쉬우며 추가 라벨 데이터가 필요하지 않다는 것입니다. 그러나 단점은 온도 매개변수를 수동으로 선택해야 하고 복잡한 교정 문제를 처리하지 못할 수 있다는 것입니다.
4. 분포 교정은 분포 매칭을 기반으로 한 교정 방법으로, 모델 출력 확률 분포와 실제 확률 분포를 일치시켜 모델의 출력 확률을 교정합니다. 구체적으로, 분포 교정은 모델 출력 확률 분포를 실제 확률 분포와 더 유사하게 변환하여 교정된 확률 분포를 얻습니다. 분포 교정의 장점은 복잡한 교정 문제를 처리할 수 있다는 점이지만, 추가 레이블이 있는 데이터가 필요하고 계산 복잡성이 높다는 단점이 있습니다.
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