Ugrás a fő tartalomra

Két statisztikai modell tejlesitményének összehasonlitása

 Két statisztikai modell teljesítményének (performanciájának) összehasonlítása különböző módszerekkel történhet, attól függően, hogy milyen típusú modellekről van szó (pl. regressziós, klasszifikációs, idősoros stb.). 


Az összehasonlítás során az alábbi lépéseket érdemes követni:

1. Modell Értékelési Kritériumok Kiválasztása

A megfelelő metrikák kiválasztása kulcsfontosságú, mivel más mutatókat használunk regresszióhoz, klasszifikációhoz vagy idősoros modellezéshez.

  • Regressziós modellek esetén:
    ✅ Mean Squared Error (MSE) – Minél kisebb, annál jobb.
    ✅ Root Mean Squared Error (RMSE) – Az MSE négyzetgyöke, könnyebben értelmezhető.
    ✅ Mean Absolute Error (MAE) – Az előrejelzési hibák átlagos abszolút értéke.
    ✅ R² (Determination Coefficient) – Magyarázott variancia, 0 és 1 között, minél nagyobb, annál jobb.


  • Klasszifikációs modellek esetén:
    ✅ Accuracy – Helyes osztályozások aránya, de kiegyensúlyozatlan adatoknál nem ideális.
    ✅ Precision, Recall, F1-score – Különösen fontos, ha a hamis pozitív/negatív arány is számít.
    ✅ AUC-ROC (Area Under Curve - Receiver Operating Characteristic) – Jól mutatja a modell diszkriminációs képességét.
    ✅ Log Loss – Minél kisebb, annál jobb (valószínűségi előrejelzés esetén).


  • Idősoros modellek esetén:
    ✅ Mean Absolute Percentage Error (MAPE) – Az előrejelzési hibák százalékos átlaga.
    ✅ Root Mean Squared Error (RMSE) – Az eltérések nagyságát méri.
    ✅ Mean Absolute Scaled Error (MASE) – Alternatíva a MAPE helyett.


2. Keresztvalidáció Alkalmazása

A modellek teljesítményének pontos összehasonlításához keresztvalidációt (cross-validation) használunk:

  • K-fold cross-validation: Az adatokat K részre osztjuk, és az egyes modelleket többször validáljuk.
  • Leave-One-Out (LOO) cross-validation: Minden egyes adatpontot külön validációs mintaként használunk.
  • Time-series cross-validation: Idősoros modellekhez speciális validációs technika (pl. expanding window, rolling window).


3. Modellek Teljesítményének Összehasonlítása

Miután a megfelelő metrikákat kiszámoltuk, az alábbi technikákkal ellenőrizhetjük, hogy az egyik modell statisztikailag szignifikánsan jobb-e a másiknál:

  • Paired t-test vagy Wilcoxon signed-rank test (ha az eredmények normális eloszlásúak, akkor t-test, egyébként Wilcoxon).
  • McNemar’s test (klasszifikációs modellek összehasonlítására, ha az adatok páronként összevethetők).
  • ANOVA vagy Friedman-teszt (ha több modell van és össze akarjuk hasonlítani őket).
  • Diebold-Mariano teszt (idősoros modellek előrejelzési hibáinak összehasonlítására).


4. Modellek Üzleti Alkalmazhatósága

A teljesítmény mellett érdemes figyelembe venni:

  • Modell komplexitása (pl. overfitting kockázata, interpretálhatóság).
  • Futási idő és erőforrásigény (különösen nagy adathalmazok esetén).
  • Üzleti relevancia (pl. egy kicsivel pontosabb, de jelentősen lassabb modell lehet, hogy nem éri meg).


5. Vizualizáció és Összegzés

Az összehasonlítás eredményeit könnyebb értelmezni megfelelő grafikonokkal:

  • Boxplot vagy violin plot a metrikák eloszlásának megjelenítéséhez.
  • ROC görbe klasszifikációs modellek esetén.
  • Residual plot regressziós modellek hibáinak elemzéséhez.
  • Barchart vagy heatmap a különböző metrikák gyors összehasonlításához.


Példa Pythonban (Regressziós modellek összehasonlítása)

Tegyük fel, hogy két regressziós modellt hasonlítunk össze az RMSE alapján:


from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# Modell betöltése
model_1.fit(X_train, y_train)
model_2.fit(X_train, y_train)

# Előrejelzések
y_pred_1 = model_1.predict(X_test)
y_pred_2 = model_2.predict(X_test)

# RMSE kiszámítása
rmse_1 = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred_1))
rmse_2 = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred_2))

print(f"Model 1 RMSE: {rmse_1}")
print(f"Model 2 RMSE: {rmse_2}")

# Statisztikai teszt (pl. párosított t-próba)
from scipy.stats import ttest_rel

t_stat, p_value = ttest_rel(y_pred_1, y_pred_2)
print(f"T-test p-value: {p_value}")

Ha a p-érték < 0.05, akkor szignifikáns különbség van a két modell között.

Összegzés

🔹 Megfelelő metrikák kiválasztása a modell típusától függően.
🔹 Keresztvalidáció a pontos teljesítményértékeléshez.
🔹 Statisztikai tesztek a szignifikancia ellenőrzésére.
🔹 Üzleti és erőforrásigény figyelembevétele a döntés meghozatalához.
🔹 Vizualizáció és jelentéskészítés, hogy az eredmények érthetőek legyenek.



Megjegyzések

Megjegyzés küldése