机器学习的模型校准

news2024/11/18 14:47:06

背景知识

之前一直没了解过模型校准是什么东西，最近上班业务需要看了一下：

模型校准是指对分类模型进行修正以提高其概率预测的准确性。在分类模型中，预测结果通常以类别标签形式呈现（例如，0或1），但有时我们更关注的是预测的概率。

当使用某些分类模型（例如支持向量机（SVM）或随机森林）时，其预测的概率并不一定与真实标签的概率分布相匹配。这意味着，即使预测概率较高的类别出现的频率更高，模型的预测概率也可能偏离真实情况。这可能导致对模型的概率输出有误解，或者在需要高度依赖概率预测的任务（例如风险评估或阈值选择）中出现问题。

通过校准分类模型，我们可以将模型的预测概率调整为更准确地反映真实情况。`CalibratedClassifierCV`是Scikit-learn库中提供的用于校准分类器的类。它根据指定的校准方法(`method`)，通过拟合后的分类器(`model`)和交叉验证拟合(`cv='prefit'`)来创建一个经过校准的分类器(`calibrated_model`)。

在代码中，使用`calibrated_model.fit(X_train, y_train)`通过使用交叉验证拟合来训练、校准模型。之后，使用`calibrated_model.predict(X_test)`对测试集进行预测，并使用`classification_report`输出校准模型的分类性能报告。

通过校准分类模型，我们可以使得模型的概率预测更为准确，从而提高在概率判断和相关任务中的性能和可靠性。

代码实现

模型校准主要是针对分类模型的，我之前都是做回归，难怪没怎么接触过。也没空找真实数据了，直接模拟数据来实现一下。

导入包和制作数据集

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.calibration import calibration_curve
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=40, n_classes=2, 
                           weights=[0.9, 0.1], random_state=2, flip_y=0.3)

查看分布：

pd.Series(y).value_counts()

不平衡样本。

标准化，划分训练集测试集

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y,stratify=y, test_size=0.2, random_state=2)

训练，然后评价，这里就弄了个随机森林模型试试

# 模型训练
model =RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评价
y_pred = model.predict(X_test)
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))

画校准曲线。

# 计算校准曲线
prob_true, prob_pred = calibration_curve(y_test, model.predict_proba(X_test)[:, 1], n_bins=10)

# 绘制校准曲线
plt.figure(figsize=(7, 4),dpi=128)
plt.plot(prob_pred, prob_true, marker='o', label='uncalibrated')
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', color='gray', label='perfectly calibrated')
plt.xlabel('Mean predicted probability')
plt.ylabel('Fraction of positives')
plt.title('Calibration Curve (Uncalibrated)')
plt.legend()
plt.show()

这玩意怎么看，，，我也不太懂，反正就是要单调，并且越靠近对角线越好。这个明显在0.1-0.2区间不单调，还有0.7-0.9也在下降。

来校准一下：

模型校准

模型校准很多方法，目前这个是用了 method='sigmoid',这个方法，好像叫做什么p系数校准。

from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
calibrated_model = CalibratedClassifierCV(model, method='sigmoid', cv='prefit')
calibrated_model.fit(X_train, y_train)

# 模型评价（校准后）
y_pred_calibrated = calibrated_model.predict(X_test)
print("Classification Report (Calibrated Model):")
print(classification_report(y_test, y_pred_calibrated))

emmm，效果好像没有明显提升。

method='isotonic'，这个是什么保序回归方法校准。

calibrated_model2 = CalibratedClassifierCV(model, method='isotonic', cv='prefit')
calibrated_model2.fit(X_train, y_train)

# 模型评价（校准后）
y_pred_calibrated2 = calibrated_model2.predict(X_test)
print("Classification Report (Calibrated Model):")
print(classification_report(y_test, y_pred_calibrated2))

效果也差不多。

画出校准曲线的对比图：

# 计算校准后的校准曲线
prob_true_calibrated, prob_pred_calibrated = calibration_curve(y_pred_calibrated,calibrated_model.predict_proba(X_test)[:, 1], n_bins=10)
prob_true_calibrated2, prob_pred_calibrated2 = calibration_curve(y_pred_calibrated2,calibrated_model2.predict_proba(X_test)[:, 1], n_bins=10)
# 绘制校准后的校准曲线
plt.figure(figsize=(7, 4),dpi=128)
plt.plot(prob_pred, prob_true, marker='o', label='uncalibrated')
plt.plot(prob_pred_calibrated, prob_true_calibrated, marker='o', label='sigmoid calibrated')
plt.plot(prob_pred_calibrated2, prob_true_calibrated2, marker='o', label='isotonic calibrated')
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', color='gray', label='perfectly calibrated')
plt.xlabel('Mean predicted probability')
plt.ylabel('Fraction of positives')
plt.title('Calibration Curve (Calibrated)')
plt.legend()
plt.show()