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Validierung der durchschnittlichen Kalibrierung für Machine Learning Regressionsaufgaben


Core Concepts
Die Zuverlässigkeit der durchschnittlichen Kalibrierungsstatistiken für Machine Learning Regression wird untersucht, wobei die ZMS-Statistik als zuverlässigere Methode hervorgehoben wird.
Abstract
I. Einführung Bewertung der Vorhersagungsunsicherheitskalibrierung für Machine Learning Regression Bedeutung der durchschnittlichen Kalibrierung für die Zuverlässigkeit von Unsicherheiten II. Statistiken zur durchschnittlichen Kalibrierung Kalibrierungsfehler und zugehörige Statistiken ZMS und verwandte Statistiken III. Experimente Anwendung des Validierungsansatzes auf neun Datensätze aus der ML-UQ-Literatur Vergleich der Validierungsergebnisse für RCE und ZMS IV. Schlussfolgerung RCE und ZMS als durchschnittliche Kalibrierungsstatistiken Sensitivität von RCE und ZMS gegenüber Unsicherheitsverteilungen
Stats
Die CE ist sehr empfindlich gegenüber der Verteilung von Unsicherheiten. Der ZMS-Statistik weist keine Sensibilitätsprobleme auf.
Quotes
"Die CE ist sehr empfindlich gegenüber der Verteilung von Unsicherheiten." "Der ZMS-Statistik weist keine Sensibilitätsprobleme auf."

Deeper Inquiries

Wie beeinflussen Ausreißer die Validierung von Kalibrierungsstatistiken?

Ausreißer können die Validierung von Kalibrierungsstatistiken erheblich beeinflussen, insbesondere wenn es um die Sensitivität von Statistiken wie dem Relative Calibration Error (RCE) und dem Mean Squared Z-Score (ZMS) geht. Im Kontext der Validierung von durchschnittlicher Kalibrierung für maschinelles Lernen bei Regressionsaufgaben können Ausreißer dazu führen, dass der RCE empfindlicher reagiert als der ZMS auf extreme Werte in der Unsicherheitsverteilung. Dies kann dazu führen, dass der RCE unzuverlässige Ergebnisse liefert, insbesondere wenn die Unsicherheitsverteilung stark asymmetrisch ist und Ausreißer enthält. Die Anwesenheit von Ausreißern kann die Schätzungen der Kalibrierungsstatistiken verzerren und zu inkorrekten Schlussfolgerungen führen, was die Zuverlässigkeit der Validierung beeinträchtigt.

Welche Auswirkungen hat die Sensitivität von RCE und ZMS auf die Zuverlässigkeit der Kalibrierung?

Die Sensitivität von RCE und ZMS hat direkte Auswirkungen auf die Zuverlässigkeit der Kalibrierung bei der Validierung von durchschnittlicher Kalibrierung für maschinelles Lernen bei Regressionsaufgaben. Die Sensitivität des RCE gegenüber Ausreißern und extremen Werten in der Unsicherheitsverteilung kann dazu führen, dass der RCE unzuverlässige Ergebnisse liefert und die Validierung beeinträchtigt. Im Gegensatz dazu zeigt der ZMS aufgrund seiner globalen Betrachtung der skalierten Fehler eine höhere Zuverlässigkeit und ist weniger anfällig für Ausreißer. Die Sensitivität des RCE im Vergleich zum ZMS verdeutlicht die Bedeutung der Auswahl der richtigen Kalibrierungsstatistik für eine zuverlässige Validierung der durchschnittlichen Kalibrierung.

Welche Rolle spielt die Form der Unsicherheitsverteilung bei der Validierung von RCE und ZMS?

Die Form der Unsicherheitsverteilung spielt eine entscheidende Rolle bei der Validierung von RCE und ZMS für die durchschnittliche Kalibrierung. Insbesondere asymmetrische Unsicherheitsverteilungen und das Vorhandensein von Ausreißern können die Schätzungen der Kalibrierungsstatistiken beeinflussen und die Zuverlässigkeit der Validierung beeinträchtigen. Die Sensitivität des RCE gegenüber der oberen Schwanz der Unsicherheitsverteilung kann dazu führen, dass der RCE unzuverlässige Ergebnisse liefert, insbesondere bei stark asymmetrischen Verteilungen. In diesem Zusammenhang zeigt der ZMS aufgrund seiner globalen Betrachtung der skalierten Fehler eine höhere Zuverlässigkeit und ist weniger anfällig für die Form der Unsicherheitsverteilung. Daher ist es wichtig, die Form der Unsicherheitsverteilung zu berücksichtigen, um die richtige Kalibrierungsstatistik für eine zuverlässige Validierung auszuwählen.
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