Смешанная переменная – это статистический термин, который многие люди путают из-за используемого метода. Для начала, у разных исследователей есть разные объяснения путаницы переменных. Несмотря на то, что определение одно и то же, контекст исследования умеренно специфичен для данной области. Поэтому эксперты в различных отраслях промышленности применяют этот метод для поиска решений уникальным образом. Поэтому, прежде чем объяснять свое отношение к путанице переменных, важно понять, как другой человек связан с этим термином. Таким образом, данная статья включает в себя ценную информацию о путанице переменных в машинном обучении.

Смешивающиеся переменные

Смешивающая переменная – это внешнее влияние в эксперименте. Другими словами, эти переменные влияют на выход модели, манипулируя зависимыми и независимыми переменными. Впоследствии смешивающие переменные воздействуют на зависимые переменные, что приводит к неточным результатам.
В ходе корреляционных исследований эти переменные существенно влияют на поверхностные отношения, касающиеся двух переменных. Она определяет, изменяются ли зависимые и независимые переменные на нулевую, отрицательную или положительную величину. Можно также говорить о путанице переменных как о факторе, который исследователь не может ни удалить, ни контролировать, даже если это изменяет валидность модели.

Смешение в машинном обучении

Ранее запутанные переменные вызывали возбуждение в прикладной статистике. С точки зрения статистики, исследование зависит от связи независимых переменных с зависимыми переменными в данных. Исследователи разрешают сбивающие с толку переменные и улучшают отношения для результата с помощью статистических методов. Они разрабатывают эти методы, чтобы признать недействительными или коррумпированными открытия.
Практики машинного обучения обеспокоены улучшением возможностей прогностической модели, а не статистической интерпретацией и правильностью. Тем не менее, запутанные переменные находятся в центре внимания при отборе и подготовке данных. Но при разработке описательных статистических моделей эти переменные менее важны. Тем не менее, эксперты в области прикладного машинного обучения считают, что путаница в переменных имеет решающее значение.
Специалисты по данным экспериментируют с зависимыми и независимыми переменными для оценки модели машинного обучения. В основном, эти эксперименты направлены на минимизацию запутанной переменной и ее влияния на результаты.

Влияние модели машинного обучения

Если вы знаете о прикладном машинном обучении, это может быть удивительно для вас, так как золотой стандарт практики включают запутанные переменные. Эксперименты по машинному обучению для смешивания переменных включают в себя выбор и интерпретацию методов оценки модели машинного обучения. Важно учитывать влияние переменных параметров при оценке модели и определении независимых переменных. Вот некоторые варианты, влияющие на зависимые переменные на протяжении всего эксперимента:
– Подготовка схем данных,
– Алгоритм обучения,
– Настройка алгоритма обучения,
– Инициализирующий алгоритм обучения,
– Выборка из набора учебных данных
– Выборка набора данных теста.
Таким образом, вы можете выбрать эти метрики при оценке способности модели генерировать точные прогнозы. Учитывая оценку модели машинного обучения, проектирование и проведение контролируемых экспериментов будет благоприятным. В контролируемом эксперименте модель изолирует другие переменные и фокусируется на одном элементе. Два общих типа управляемых экспериментов:
– Оценка алгоритма обучения
– Оценка конфигураций алгоритмов обучения

Случайность в машинном обучении

Контролируемые эксперименты не могут удержать все запутанные переменные постоянными. Следовательно, существуют источники случайности, указывающие на то, что если эксперимент удержит эти переменные постоянными, то оценка модели окажется недействительной, а примеры случайности – да:
– Инициализация модели
– Образец данных
– Алгоритм обучения
Например, нейронная сеть включает веса, инициализирующие случайные значения. В отличие от различных обновлений, стохастический градиентный спуск будет рандомизировать порядок выборки данных. Для выбора возможного предела в случайном лесу выбор случайных подмножеств будет обнадёживающим. Нецелесообразно рассматривать рандомизацию как ошибку в алгоритме машинного обучения. Эта особенность улучшает производительность модели с помощью традиционных детерминистических методов.

Как важна минимизация конфигурируемых переменных?

Составление путающей переменной является сутью обеспечения внутренней валидности. Неспособность уменьшить сбивающие с толку переменные из вашего исследования или модели не приведет к возникновению фактической взаимосвязи между двумя переменными. В результате, вы столкнетесь с противоречивыми результатами. Для сравнения, результат, который вы обнаружите, будет включать причинно-следственную связь, что в действительности не так. Поскольку независимая переменная не производит эффект, вы в конечном итоге измеряете противоречивую переменную.

Уменьшите эффект сбивающей с толку величины.

После завершения исследования, используйте статистические методы для уменьшения сбивающих с толку эффектов в модели. Метод стратификации повысит эффективность результатов при условии, что потенциальные смущающие факторы будут небольшими по количеству. Этот метод для уменьшения сбивающих с толку переменных состоит в разделении результата на более мелкие группы. Следовательно, он разделяет путаницу на группы. Далее следует наблюдать взаимосвязь между обеими переменными, независимыми и зависимыми, в каждой группе.
Предположим, что ваше исследование по выявлению курящих и некурящих по уровню смертности также включает в себя людей, страдающих алкогольной зависимостью. Это повлияет на результат, так как употребление алкоголя также влияет на нравственность. Используя метод стратификации, создайте различные небольшие группы курящих и некурящих. Как следствие, необходимо наблюдать взаимосвязь между употреблением алкоголя и смертностью в каждой группе.
Многомерный анализ позволит снизить влияние путаницы в модели с огромным количеством потенциальных путаников. Данная техника анализа включает в себя линейную или логистическую регрессию.

Заключение

Вы будете генерировать искаженные результаты, когда не сможете модифицировать третью переменную, влияющую на отношения между двумя переменными. Определение путающей переменной является сутью оценки модели машинного обучения. Модель может включать в себя множество неизвестных запутанных факторов, которые изменяют результат. Ваше планирование, проектирование и выполнение модели прогнозирования будет бесполезно, так как они будут манипулировать независимыми переменными. Следовательно, уменьшение влияния алгоритма необходимо для получения безошибочных и конкретных результатов.