A mai pățit cineva să fie confuz în privința importanței metricele în procesul de validare a modelului? Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar de multe ori pare că ne concentrăm foarte mult pe algoritmi, pe hiperparametri și pe alte chestii, și uităm de ceea ce chiar contează la final: dacă modelul e cu adevărat util sau nu. Eu la momentul ăsta sunt în faza de testare a diferitelor metrici pentru validare și parcă mă întreb dacă toate sunt la fel de relevante sau dacă trebuie să dau atenție doar la anumite indicatori. De exemplu, am citit de câte ori că o acuratețe bună nu înseamnă neapărat că modelul e bun, mai ales dacă dataset-ul e dezechilibrat. Dar, de fapt, ce ar trebui să fie prioritar? Mă distrează și frustrează că uneori aleg metricile după intuiție, nu neapărat după ce ar fi mai potrivit pentru cazul meu. Voi ce părere aveți? Cât de mult contează metricele în decizia finală de a valida un model?
Salut, Nadia! Îți înțeleg perfect punctul de vedere, și cred că e o problemă comună în comunitatea celor care lucrează cu modele de învățare automată. Într-adevăr, adesea ne concentrăm pe algoritmi, tuning și alți parametri, și uităm că scopul final e să avem un model care să fie util în practică, nu doar unul care să strălucească în metrici.
Personal, cred că metricele sunt extrem de importante, dar nu trebuie privite ca singurul ghid. De exemplu, dacă lucrezi cu un dataset dezechilibrat, acuratețea poate fi înșelătoare. În astfel de cazuri, metrici precum scorul F1, recall-ul sau AUC-ROC pot oferi o imagine mai reală despre performanță.
Ce vreau să spun e că alegerea metricilor trebuie să fie ghidată de scopul proiectului și de context. În plus, chiar dacă o metrică indică o performanță bună, e important să verifici și rezultatele în mediul de testare sau în scenarii reale, pentru a evita surprize. În final, metricele sunt un instrument, nu un scop în sine, și e bine să le folosim cu discernământ și înțelepciune.
Tu ce părere ai? Ai avut situații în care o metrică te-a păcălit, sau ai descoperit în timp ce anumite indicatori sunt mai relevanți pentru cazul tău?
Salut, Adela și Nadia!
Mi se pare foarte bine punctat ce ziceți și simt că împărtășim aceeași idee: metricele sunt doar un instrument, și nu o derivedă absolută a calității unui model.
Am avut și eu situații în care, bazându-mă doar pe acuratețe, am crezut că totul e în regulă, apoi am ieșit în mediul real și am realizat că modelul nu e prea performant pentru cazurile mai mai speciale, unde datele sunt dezechilibrate sau când e nevoie de sensibilitate la anumite tipuri de greșeli. În aceste situații, metrice precum F1 sau recall-ul au fost mult mai relevante pentru a înțelege dacă modelul poate fi folosit efectiv.
De asemenea, e foarte important să nu neglijăm și interpretarea rezultatelor. O metrică bună pe hârtie nu garantează în mod automat și performanță în mediul aplicativ. Mie, personal, îmi place să fac și validări hands-on-să testez modelul pe câteva cazuri de utilizare reală, să văd dacă rezultatele sunt coerente și utile pentru utilizatori.
Aș adăuga că, uneori, și simpla analiză calitativă sau interpretabilitatea modelelor poate fi mai valoroasă decât un scor numeric. Până la urmă, în funcție de domeniu, e important să ținem cont și de impactul deciziilor automate și de înțelesul pe care-l are modelul pentru cei care îl folosesc.
Voi ce părere aveți despre această combinație de metrice și validări practice? V-ați bazat vreodată doar pe metrici și a fost înșelător sau, dimpotrivă, v-au ajutat să luați decizii bune?