Table of Contents
درک عدم اطمینان در پیش بینی های یادگیری ماشین برای ارزیابی قابلیت اطمینان مدل ها ضروری است.تقاضی این عدم اطمینان به فرآیندهای تصمیم گیری کمک می کند، به ویژه در برنامه های حیاتی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی و سیستم های مستقل.
روش های برای عدم اطمینان
چندین تکنیک برای تعیین عدم اطمینان در مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود.این شامل مدل های احتمالاتی، روش های گروهی و رویکردهای zi است.هر روش بینش های مختلفی را در مورد اعتماد به نفس پیش بینی ها فراهم می کند.
تکنیک های مشترک
- روش های بیزی: دانش قبلی شرکت و ارائه یک چارچوب احتمالاتی برای برآورد عدم قطعیت.
- روش های جمع آوری: [FLT 1] از مدل های متعدد برای تولید توزیع پیش بینی ها استفاده کنید، و اجازه دهید تخمین واننس را برآورد کنید.
- مونت کارلو (FLT 1) در هنگام عدم قطعیت تقریبی کاهش می یابد.
- فواصل پیش بینی شده: [FLT 1] طیف وسیعی را فراهم می کند که انتظار می رود مشاهدات آینده با احتمال خاصی سقوط کنند.
نمونه های عملی
در مراقبت های بهداشتی، اندازه گیری عدم اطمینان کمک می کند تا اعتماد به نفس در پیش بینی های تشخیصی را تعیین کند، به عنوان مثال، یک مدل پیش بینی خطر بیماری می تواند توزیع احتمال را ایجاد کند، که نشان دهنده سطح اطمینان در امور مالی باشد، مدل های تخمین قیمت سهام ممکن است شامل فواصل اطمینان برای اطلاع از تصمیمات سرمایه گذاری باشد.
پیاده سازی این روش ها شامل انتخاب تکنیک مناسب بر اساس برنامه و داده ها است.ابزارهایی مانند Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch ویژگی هایی برای ترکیب برآورد عدم اطمینان در جریان های یادگیری ماشین ارائه می دهند.