Wie man die richtigen Probleme in der prädiktiven Analytik löst: AUC ist nicht das Problem

Core Concepts

AUC ROC ist nicht das Problem in der prädiktiven Analytik, sondern die Art und Weise, wie Metriken im Allgemeinen verwendet werden.

Abstract

Der Artikel bietet eine Kritik an einem kürzlich erschienenen Artikel von Kwegyir-Aggrey et al., der die Verwendung von AUC ROC in der prädiktiven Analytik kritisiert. Die Autoren argumentieren, dass viele der von Kwegyir-Aggrey et al. identifizierten Probleme nicht auf AUC ROC selbst zurückzuführen sind, sondern auf die Art und Weise, wie Metriken im Allgemeinen verwendet werden.
Der Artikel beginnt mit einer Einführung in die Verwendung von prädiktiver Analytik und die Bedenken hinsichtlich der Fairness dieser Algorithmen. Dann wird der Artikel von Kwegyir-Aggrey et al. diskutiert, bei dem es um die unangemessene Verwendung von AUC ROC geht. Die Autoren argumentieren, dass viele der von Kwegyir-Aggrey et al. identifizierten Probleme nicht spezifisch für AUC ROC sind, sondern für alle Metriken gelten.
Es folgt eine Diskussion technischer Aspekte von AUC ROC, wie die Interpretation von "Genauigkeit", die Verwendung von Genauigkeit als Referenzstandard und die Auswirkungen von Klassenungleichgewicht. Die Autoren argumentieren, dass AUC ROC in Bezug auf Klassenungleichgewicht robuster ist als andere Metriken.
Anschließend wird die Verwendung von AUC ROC bei der Modellauswahl diskutiert. Die Autoren argumentieren, dass AUC ROC, obwohl es Grenzen hat, immer noch eine wertvolle Metrik ist, insbesondere wenn es darum geht, faire Modelle auszuwählen.
Abschließend erörtern die Autoren die Vorteile von AUC ROC und argumentieren, dass es, ähnlich wie Brokkoli, gesund ist, aber dass Forscher und Praktiker nicht nur AUC ROC verwenden sollten, sondern eine Vielzahl von Metriken einsetzen müssen.

Stats

AUC ROC ist eine der am häufigsten verwendeten Klassifizierungsmetriken in vielen Anwendungsbereichen der prädiktiven Analytik.
Viele Papiere verwenden AUC ROC auf nicht robuste oder gültige Weise, was jedoch nicht spezifisch für AUC ROC ist, sondern für viele Metriken gilt.
Algorithmen können in der Lage sein, zukünftige Ergebnisse erfolgreich vorherzusagen, aber dennoch verzerrt sein.
Interventionen, die auf der Grundlage dieser Modelle entwickelt werden, können ineffektiv sein, wenn die Praktiker, die sie einsetzen, nicht entsprechend geschult werden.

Quotes

"Praktiken, die AUC betreffen, sind nicht robust, oft ungültig und können politische Entscheidungen unter dem Deckmantel technischer Entwicklung verbergen."
"AUC-basierte Messungen der Vorhersagegenauigkeit können verrauscht und ungenau sein."

Key Insights Distilled From

On Fixing the Right Problems in Predictive Analytics

by Ryan S. Bake... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06989.pdf

Deeper Inquiries

Wie können wir sicherstellen, dass Metriken wie AUC ROC in der prädiktiven Analytik auf eine faire und ethische Weise verwendet werden?

Um sicherzustellen, dass Metriken wie AUC ROC in der prädiktiven Analytik fair und ethisch verwendet werden, müssen mehrere Maßnahmen ergriffen werden. Zunächst ist es wichtig, transparent zu sein und die Ergebnisse klar zu kommunizieren, insbesondere gegenüber Stakeholdern mit unterschiedlichem Fachwissen. Es ist entscheidend, dass die Interpretation der Metriken verständlich ist und potenzielle Auswirkungen auf verschiedene Gruppen berücksichtigt werden.
Des Weiteren sollte die Auswahl der Metriken sorgfältig erfolgen, wobei nicht nur AUC ROC, sondern auch andere relevante Metriken in Betracht gezogen werden. Es ist ratsam, mehrere Metriken zu verwenden, um ein umfassenderes Bild der Modellleistung zu erhalten und mögliche Verzerrungen oder Ungleichheiten zu identifizieren. Zudem sollten Fairness-Metriken wie ABROCA in die Bewertung einbezogen werden, um sicherzustellen, dass die Modelle gerecht und diskriminierungsfrei sind.
Schließlich ist es unerlässlich, ethische Richtlinien und Best Practices für die Verwendung von prädiktiver Analytik zu entwickeln und zu befolgen. Dies umfasst die Berücksichtigung von Datenschutz, Transparenz, Verantwortlichkeit und dem Schutz der Rechte der betroffenen Personen. Schulungen und Schulungen für Praktizierende in der prädiktiven Analytik sind ebenfalls wichtig, um sicherzustellen, dass Modelle auf ethisch vertretbare Weise entwickelt und angewendet werden.

Welche Alternativen zu AUC ROC gibt es, die die Probleme, die in diesem Artikel angesprochen werden, besser adressieren können?

Es gibt mehrere Alternativen zu AUC ROC, die spezifische Probleme, die in dem Artikel angesprochen wurden, besser adressieren können. Eine Alternative ist die Verwendung von Fairness-Metriken wie ABROCA, die Unterschiede in den ROC-Kurven zwischen Gruppen aggregieren und so Ungleichheiten in den Modellen aufzeigen können. Diese Metriken ermöglichen eine gezieltere Bewertung der Fairness von prädiktiven Modellen und helfen, mögliche Verzerrungen zu identifizieren.
Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von Metriken, die die Kalibrierung der Modelle berücksichtigen, wie z.B. CAL (Calibration Accuracy for Learning). Diese Metriken bewerten, wie gut die Wahrscheinlichkeitsvorhersagen eines Modells mit den tatsächlichen Wahrscheinlichkeiten übereinstimmen, und können dazu beitragen, Modelle mit besserer Kalibrierung zu identifizieren.
Darüber hinaus können Metriken wie F1-Score, Precision-Recall-Kurven und Kappa-Statistik verwendet werden, um spezifische Aspekte der Modellleistung zu bewerten, die von AUC ROC möglicherweise nicht vollständig erfasst werden. Durch die Kombination verschiedener Metriken können umfassendere Einsichten gewonnen und potenzielle Probleme bei der Modellbewertung besser erkannt werden.

Wie können wir die Verwendung von prädiktiver Analytik in Bereichen wie Bildung und Strafverfolgung so gestalten, dass sie den Bedürfnissen und Rechten der betroffenen Personen am besten dient?

Um die Verwendung von prädiktiver Analytik in Bereichen wie Bildung und Strafverfolgung im Einklang mit den Bedürfnissen und Rechten der betroffenen Personen zu gestalten, sind mehrere Schritte erforderlich. Zunächst ist es entscheidend, die Transparenz und Rechenschaftspflicht zu gewährleisten, indem die Entscheidungsprozesse und die Verwendung von prädiktiven Modellen offen gelegt werden. Dies ermöglicht es den Betroffenen, die Grundlagen für die getroffenen Entscheidungen zu verstehen und gegebenenfalls Einspruch zu erheben.
Des Weiteren sollte die Fairness und Diskriminierungsfreiheit der prädiktiven Modelle sichergestellt werden, indem geeignete Fairness-Metriken und -verfahren implementiert werden. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Modelle nicht zu Ungleichheiten oder Vorurteilen führen und dass potenzielle Auswirkungen auf verschiedene Gruppen sorgfältig überwacht werden.
Darüber hinaus ist die Einbeziehung der betroffenen Personen in den Entwicklungsprozess von prädiktiven Modellen von großer Bedeutung. Durch den Dialog mit den Betroffenen können deren Bedürfnisse und Perspektiven besser berücksichtigt werden, was zu einer verbesserten Akzeptanz und Relevanz der prädiktiven Analytik führt.
Schulungen und Schulungen für Praktizierende in der prädiktiven Analytik sind ebenfalls wichtig, um sicherzustellen, dass ethische Standards und bewährte Verfahren eingehalten werden. Durch eine ganzheitliche und ethisch fundierte Herangehensweise kann die prädiktive Analytik dazu beitragen, die Bedürfnisse und Rechte der betroffenen Personen bestmöglich zu unterstützen und zu respektieren.