कई मल्टी-क्लास मॉडल की संभावनाओं को मिलाएं
बता दें कि मेरे पास दो मल्टी-क्लास मॉडल (ए और बी) हैं जो भविष्यवाणी कर रहे हैं कि इनपुट का एक सेट 5 वर्गों में से एक है या नहीं। प्रत्येक मॉडल की भविष्यवाणियां संभावित हैं जिनका योग 1 है। उदाहरण के रूप में, निम्नलिखित की कल्पना करें:
+---------+---------+---------+--------+
| | Model A | Model B | Result |
+---------+---------+---------+--------+
| Class 1 | 0.2 | 0.4 | ? |
+---------+---------+---------+--------+
| Class 2 | 0.3 | 0.3 | ? |
+---------+---------+---------+--------+
| Class 3 | 0.15 | 0.2 | ? |
+---------+---------+---------+--------+
| Class 4 | 0.25 | 0.05 | ? |
+---------+---------+---------+--------+
| Class 5 | 0.1 | 0.05 | ? |
+---------+---------+---------+--------+
मैं इन संभावनाओं को एक एकल संभावना में संयोजित करने के बारे में कैसे जाऊंगा जो अभी भी एक के लिए है?
जवाब
सबसे सरल तरीका यह होगा कि प्रत्येक वर्ग के लिए औसतन केवल पूर्वानुमान लगाए जाएं। आप एक वजन का उपयोग कर सकते हैं।
मान लीजिए पहला मॉडल भविष्यवाणियाँ देता है $p_1, \dots, p_5$ और दूसरा देता है $q_1, \dots, q_5$। फिर
$$\sum_{i=1}^5 p_i=\sum_{i=1}^5 q_i = 1.$$
कोई भी वजन लें $0<w<1$द्वारा संयुक्त भविष्यवाणी को परिभाषित करें $r_i := wp_i+(1-w)q_i$। फिर
$$ \sum_{i=1}^5 r_i = \sum_{i=1}^5\big(wp_i+(1-w)q_i\big) = w\sum_{i=1}^5 p_i+(1-w)\sum_{i=1}^5 q_i = w+(1-w) = 1. $$
तो आपकी भविष्यवाणियां फिर से 1 तक आती हैं। यह दो से अधिक क्लासिफायर के लिए भी काम करती है।
वजन के रूप में, आप अपने दो क्लासिफायर के पिछले प्रदर्शन का उपयोग कर सकते हैं। या बिना वजन वाले औसत लें,$w=\frac{1}{2}$, जो "इष्टतम" वेट ( क्लेस्केंस एट अल।, 2016, आईजेएफ ) का अनुमान लगाने की कोशिश करने से अक्सर बेहतर होता है ।
वैकल्पिक रूप से, आप अपनी भविष्यवाणियों को संयोजित करने के लिए किसी अन्य विधि का उपयोग कर सकते हैं, और परिणाम को बाद में 1 के योग में बदल सकते हैं।