Il concetto è un po’ confuso per molte persone a causa del metodo da utilizzare. Per cominciare, diversi ricercatori hanno diverse spiegazioni per le variabili di confondimento. Anche se la definizione è la stessa, il contesto di ricerca è moderatamente specifico per il campo. Pertanto, gli esperti di diversi settori applicano questa tecnica per le soluzioni in modi unici. Quindi, prima di spiegare il vostro punto di vista sulle variabili confondenti, è importante capire l’implicazione del termine da parte degli altri. Così, questo articolo include preziose informazioni sulle variabili di confondimento nell’apprendimento automatico.

Variabile di confondimento

Una variabile di confondimento è un’influenza esterna in un esperimento. In altre parole, queste variabili influenzano l’output del modello manipolando le variabili dipendenti e indipendenti. Di conseguenza, le variabili di confondimento agiscono sulle variabili dipendenti, portando a risultati imprecisi.
Nel corso della ricerca correlazionale, queste variabili hanno un grande impatto sulla relazione superficiale riguardante due variabili. Definiscono se le variabili dipendenti e indipendenti cambiano in valore zero, negativo o positivo. Ci si può anche riferire alle variabili confondenti come un fattore che un ricercatore non può rimuovere o controllare, anche se cambia la validità del modello.

Confondimento nell’apprendimento automatico

In precedenza, le variabili confondenti agitavano i risultati nella statistica applicata. In vista della statistica, la ricerca dipende dalla relazione delle variabili indipendenti con le variabili dipendenti nei dati. I ricercatori risolvono le variabili confondenti e migliorano le relazioni per il risultato attraverso metodi statistici. Progettano queste tecniche per invalidare o corrompere le scoperte.
I professionisti dell’apprendimento automatico si preoccupano di migliorare le capacità del modello predittivo invece dell’interpretabilità e della correttezza statistica. Tuttavia, le variabili confondenti sono al centro dell’attenzione durante la selezione e la preparazione dei dati. Ma durante lo sviluppo dei modelli statistici descrittivi, queste variabili sono meno importanti. Tuttavia, gli esperti di apprendimento automatico applicato considerano la variabile di confondimento criticamente essenziale.
Gli scienziati dei dati sperimentano con variabili dipendenti e indipendenti per valutare il modello di apprendimento automatico. Principalmente, l’obiettivo di questi esperimenti è quello di ridurre al minimo la variabile di confondimento e la sua influenza sui risultati.

Impatto della valutazione del modello di apprendimento automatico

Se conoscete l’apprendimento automatico applicato, potrebbe essere sorprendente per voi come le pratiche gold-standard includano variabili confondenti. Gli esperimenti di apprendimento automatico per le variabili di confondimento includono la scelta e l’interpretazione delle tecniche di valutazione del modello di apprendimento automatico. È essenziale considerare l’impatto delle variabili mentre si valuta il modello e si identificano le variabili indipendenti. Ecco alcune scelte che hanno un impatto sulle variabili dipendenti durante l’esperimento:
– Preparazione degli schemi di dati,
– Algoritmo di apprendimento,
– Configurazione dell’algoritmo di apprendimento,
– Inizializzazione dell’algoritmo di apprendimento,
– Un campionamento del set di dati di allenamento
– Un campionamento del set di dati di test.
Quindi, è possibile scegliere queste metriche durante la valutazione della capacità del modello di generare previsioni esatte. Considerando la valutazione del modello di apprendimento automatico, la progettazione e l’esecuzione degli esperimenti controllati sarà favorevole. In un esperimento controllato, il modello isola altre variabili e si concentra su un singolo elemento. I due tipi comuni di esperimenti controllati sono:
– Valutazione dell’algoritmo di apprendimento
– Valutazione delle configurazioni dell’algoritmo di apprendimento

La randomizzazione nell’apprendimento automatico

Gli esperimenti controllati non possono mantenere costanti tutte le variabili di confondimento. Quindi, ci sono fonti di casualità che indicano che se l’esperimento mantiene queste variabili costanti, la valutazione del modello risulterà non valida:
– Inizializzazione del modello
– Campione di dati
– Algoritmo di apprendimento
Per esempio, una rete neurale include pesi che inizializzano i valori casuali. In contrasto con i diversi aggiornamenti, la discesa stocastica del gradiente randomizzerà l’ordine di campionamento dei dati. Per selezionare il limite possibile in una foresta casuale, la selezione di sottoinsiemi casuali sarà rassicurante. Non è opportuno considerare la randomizzazione come un bug in un algoritmo di apprendimento automatico. Questa caratteristica migliora le prestazioni del modello attraverso metodi deterministici tradizionali.

Come è importante minimizzare le variabili di confondimento?

Ridurre la variabile di confondimento è l’essenza di assicurare la validità interna. L’incapacità di ridurre le variabili di confondimento dalla vostra ricerca o modello non genererà la relazione reale tra due variabili. Di conseguenza, incontrerete risultati incoerenti. Comparativamente, il risultato che scoprirete includerà una relazione di causa ed effetto, che non è il caso nella realtà. Poiché la variabile indipendente non riesce a produrre l’effetto, si finisce per misurare la variabile confondente.

Diminuire gli effetti del valore di confondimento

Una volta completata la ricerca, utilizzate metodi statistici per ridurre gli effetti di confondimento nel modello. Il metodo di stratificazione aumenterà l’efficienza dei risultati, a condizione che i potenziali confondenti siano in numero ridotto. Questo metodo per ridurre le variabili di confondimento comprende la divisione del risultato in gruppi più piccoli. Quindi, separa la variabile di confondimento in gruppi. Successivamente, osserva la relazione tra le due variabili, indipendente e dipendente, in ogni gruppo.
Supponiamo che la vostra ricerca sia sull’identificazione di fumatori e non fumatori per il tasso di mortalità includa anche persone con dipendenza da alcol. Questo influenzerà il risultato in quanto l’uso di alcol influisce anche sulla moralità. Usando la tecnica della stratificazione, create diversi piccoli gruppi di fumatori e non fumatori. Di conseguenza, osserva la relazione tra uso di alcol e mortalità in ogni gruppo.
L’analisi multivariata ridurrà l’influenza dei valori confondenti in un modello con un enorme numero di potenziali confondenti. Questa tecnica di analisi include la regressione lineare o logistica.

Conclusione

Si generano risultati distorti quando non si modifica la terza variabile che influenza una relazione tra due variabili. La determinazione della variabile confondente è l’essenza per la valutazione del modello di apprendimento automatico. Il modello potrebbe includere molti fattori di confondimento sconosciuti, che cambiano il risultato. La pianificazione, la progettazione e l’esecuzione del modello di predizione non saranno di alcuna utilità in quanto manipoleranno le variabili indipendenti. Quindi, ridurre gli effetti dell’algoritmo è necessario per ottenere risultati specifici e senza errori.