Confounding-Variable ist ein Begriff aus der Statistik, der für viele Menschen etwas verwirrend ist, da es sich um eine Methode handelt. Zunächst einmal haben verschiedene Forscher unterschiedliche Erklärungen für Confounding-Variablen. Auch wenn die Definition die gleiche ist, ist der Forschungskontext einigermaßen feldspezifisch. Daher wenden Experten in verschiedenen Branchen diese Technik für Lösungen auf einzigartige Weise an. Bevor Sie also Ihre Sichtweise von Confounding-Variablen erklären, ist es wichtig zu verstehen, was die andere Person unter dem Begriff versteht. Daher enthält dieser Artikel wertvolle Informationen zu Confounding-Variablen beim maschinellen Lernen.

Störende Variable

Eine Confounding-Variable ist ein externer Einfluss in einem Experiment. Mit anderen Worten, diese Variablen beeinflussen den Output des Modells, indem sie abhängige und unabhängige Variablen manipulieren. In der Folge wirken Störvariablen auf abhängige Variablen, was zu ungenauen Ergebnissen führt.
Im Rahmen der Korrelationsforschung haben diese Variablen einen großen Einfluss auf die oberflächliche Beziehung bezüglich zweier Variablen. Sie legen fest, ob sich abhängige und unabhängige Variablen zu einem Nullwert, einem negativen oder einem positiven Wert verändern. Man kann sich auch auf Confounding-Variablen als einen Faktor beziehen, den ein Forscher nicht entfernen oder kontrollieren kann, obwohl er die Gültigkeit des Modells verändert.

Confounding beim maschinellen Lernen

Früher haben Confounding-Variablen die Ergebnisse in der angewandten Statistik durcheinander gebracht. Im Hinblick auf die Statistik hängt die Forschung von der Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen in den Daten ab. Forscher lösen Störvariablen auf und verbessern die Beziehungen für das Ergebnis durch statistische Methoden. Sie entwerfen diese Techniken, um Entdeckungen zu entkräften oder zu verfälschen.
Praktiker des maschinellen Lernens kümmern sich um die Verbesserung der Fähigkeiten des Vorhersagemodells und nicht um die statistische Interpretierbarkeit und Korrektheit. Dennoch stehen bei der Auswahl und Aufbereitung der Daten die Störvariablen im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit. Aber bei der Entwicklung der deskriptiven statistischen Modelle sind diese Variablen weniger wichtig. Dennoch betrachten Experten für angewandtes maschinelles Lernen die Störvariablen als kritisch wichtig.
Datenwissenschaftler experimentieren mit abhängigen und unabhängigen Variablen, um das maschinelle Lernmodell zu evaluieren. Der Fokus dieser Experimente liegt hauptsächlich darauf, die Störvariable und ihren Einfluss auf die Ergebnisse zu minimieren.

Auswirkungen der Bewertung des maschinellen Lernmodells

Wenn Sie sich mit angewandtem maschinellem Lernen auskennen, wird es Sie vielleicht überraschen, dass die Gold-Standard-Praktiken Störvariablen beinhalten. Zu den Experimenten des maschinellen Lernens für Confounding-Variablen gehören die Auswahl und Interpretation von Techniken zur Bewertung des maschinellen Lernmodells. Es ist wichtig, die Auswirkungen von Variablen zu berücksichtigen, während das Modell bewertet und unabhängige Variablen identifiziert werden. Hier sind einige Entscheidungen, die die abhängigen Variablen während des Experiments beeinflussen:
– Vorbereiten der Datenschemata,
– Lernalgorithmus,
– Konfigurieren des Lernalgorithmus,
– Initialisierung des Lernalgorithmus,
– Eine Stichprobe des Trainingsdatensatzes
– Eine Stichprobe des Testdatensatzes.
Daher können Sie diese Metriken wählen, während Sie die Fähigkeit des Modells, genaue Vorhersagen zu generieren, bewerten. Im Hinblick auf die Evaluierung des maschinellen Lernmodells ist das Entwerfen und Ausführen von kontrollierten Experimenten von Vorteil. In einem kontrollierten Experiment isoliert das Modell andere Variablen und konzentriert sich auf ein einzelnes Element. Die zwei üblichen Arten von kontrollierten Experimenten sind:
– Evaluierung des Lernalgorithmus
– Evaluierung von Lernalgorithmus-Konfigurationen

Randomisierung beim maschinellen Lernen

Kontrollierte Experimente können nicht alle störenden Variablen konstant halten. Daher gibt es Quellen der Zufälligkeit, die darauf hindeuten, dass, wenn das Experiment diese Variablen konstant hält, die Auswertung des Modells sich als ungültig erweisen wird:
– Initialisierung des Modells
– Datenprobe
– Lernalgorithmus
Ein neuronales Netz enthält zum Beispiel Gewichte, die mit Zufallswerten initialisiert werden. Im Gegensatz zu anderen Updates wird beim stochastischen Gradientenabstieg die Reihenfolge der Datenstichprobe zufällig sein. Um den möglichen Grenzwert in einem Random Forest auszuwählen, wird die Auswahl von zufälligen Teilmengen beruhigend sein. Es ist nicht angebracht, die Randomisierung als einen Fehler in einem Algorithmus für maschinelles Lernen zu betrachten. Diese Funktion verbessert die Leistung des Modells durch traditionelle deterministische Methoden.

Wie wichtig ist die Minimierung von Confounding-Variablen?

Die Minimierung der Störvariablen ist das A und O zur Sicherstellung der internen Validität. Wenn Sie nicht in der Lage sind, Störvariablen aus Ihrer Forschung oder Ihrem Modell zu reduzieren, können Sie die tatsächliche Beziehung zwischen zwei Variablen nicht herstellen. Infolgedessen werden Sie auf inkonsistente Ergebnisse stoßen. Im Vergleich dazu wird das Ergebnis, das Sie entdecken, eine Ursache-Wirkungs-Beziehung beinhalten, was in der Realität nicht der Fall ist. Da die unabhängige Variable den Effekt nicht hervorbringt, messen Sie am Ende die verwechselnde Variable.

Verringern Sie die Auswirkungen der Störgröße

Sobald Sie die Forschung abgeschlossen haben, verwenden Sie statistische Methoden, um die Störgrößen im Modell zu reduzieren. Die Stratifizierungsmethode wird die Effizienz der Ergebnisse erhöhen, vorausgesetzt, die potenziellen Störfaktoren sind zahlenmäßig klein. Diese Methode zur Reduzierung von Störvariablen umfasst die Aufteilung des Ergebnisses in kleinere Gruppen. Es trennt also die Störvariablen in Gruppen. Beobachten Sie dann die Beziehung zwischen den beiden Variablen, der unabhängigen und der abhängigen, in jeder Gruppe.
Nehmen wir an, dass Ihre Untersuchung zur Identifizierung von Rauchern und Nichtrauchern für die Sterblichkeitsrate auch Personen mit Alkoholabhängigkeit einschließt. Dies wird das Ergebnis beeinflussen, da Alkoholkonsum auch die Moral beeinflusst. Bilden Sie mit Hilfe der Stratifizierungstechnik verschiedene kleine Gruppen von Rauchern und Nichtrauchern. Beobachten Sie daraufhin die Beziehung zwischen Alkoholkonsum und Sterblichkeit in jeder Gruppe.
Die multivariate Analyse wird den Einfluss von Störgrößen in einem Modell mit einer großen Anzahl von potenziellen Störgrößen reduzieren. Diese Analysetechnik umfasst die lineare oder logistische Regression.

Schlussfolgerung

Sie werden verzerrte Ergebnisse erzeugen, wenn Sie die dritte Variable, die eine Beziehung zwischen zwei Variablen beeinflusst, nicht verändern. Die Bestimmung der Störvariablen ist die Essenz für die Auswertung des maschinellen Lernmodells. Das Modell kann viele unbekannte Störfaktoren enthalten, die das Ergebnis verändern. Ihr Planen, Entwerfen und Ausführen des Vorhersagemodells wird nichts nützen, da sie die unabhängigen Variablen manipulieren werden. Daher ist es notwendig, die Auswirkungen des Algorithmus zu reduzieren, um fehlerfreie und spezifische Ergebnisse zu erhalten.