#calibration #chainedlearning
Задумался, почему отдельное калибровочное множество помогает классификатору, даже если уже используется валидационное множество и ранняя остановка по "истиной скоринговой" метрике (типа логлосса).
Что удалось выжать из ИИ:
"Many ML models tend to produce poorly calibrated probabilities, often being overconfident.
Even if the larger validation set includes the same calibration data, training directly on it does not explicitly adjust probability estimates for better calibration.
A separate calibration step explicitly corrects systematic miscalibration, which improves probability-based metrics (e.g., log loss, Brier score, AUC in some cases).
Splitting into validation + calibration introduces an implicit regularization effect because:
The model's probability outputs on the validation set remain unchanged.
The calibration step learns an additional transformation to correct systematic biases, which is less likely to overfit than if the model had seen all the data at once.
If you train a calibration model (like isotonic regression) on all validation data at once, it could overfit the calibration mapping and be less effective OOS.
Standard model training optimizes classification accuracy (e.g., cross-entropy loss) but does not directly optimize for probability calibration.
Calibration methods, on the other hand, explicitly adjust probability distributions to minimize metrics like Brier loss or expected calibration error (ECE).
This difference means that models that look equally good on raw validation metrics may behave differently after calibration.
By calibrating on a held-out subset, you're reducing variance in probability estimates.
This smoothing effect makes your probability distributions more stable and generalizable OOS."
- Так погодите, значит ли это, что можно накидать ещё пару цепочек полезных трансформаций, и это сработает лучше, чем одна общая?
-Да, в этом есть смысл! Если калибровка работает как дополнительный корректирующий слой, то можно применить аналогичный подход для других полезных трансформаций. Это похоже на послойное обучение (layer-wise learning) или разделение функций оптимизации.
"Почему несколько отдельных трансформаций могут быть лучше, чем одна общая?
Разделение задач → Меньший риск переобучения
Основная модель учится находить основные паттерны в данных.
Дополнительные корректирующие трансформации (например, калибровка, устранение систематических ошибок) могут улучшать качество без риска переобучения всей модели.
В случае одной общей модели ей приходится одновременно решать обе задачи → это может привести к компромиссам.
Адаптация под разные аспекты ошибки
Например, можно отдельно:
Устранить систематический сдвиг (bias correction).
Отрегулировать масштаб предсказаний (variance correction).
Откалибровать доверительные интервалы (quantile adjustment).
Каждая такая трансформация исправляет конкретный тип ошибки, а не пытается все исправить разом.
Влияние на обобщающую способность
Когда модель учится сразу на всём датасете, она может подстраиваться под шум и переобучаться.
Если разбить процесс на несколько последовательных этапов, это добавляет эффект регуляризации.
Как это применить на практике?
Основная модель → предсказывает сырые вероятности.
Калибровка (Platt scaling, isotonic regression) → исправляет систематические ошибки.
Дополнительная модель может корректировать редкие случаи (например, сильно несбалансированные классы)."
Задумался, почему отдельное калибровочное множество помогает классификатору, даже если уже используется валидационное множество и ранняя остановка по "истиной скоринговой" метрике (типа логлосса).
Что удалось выжать из ИИ:
"Many ML models tend to produce poorly calibrated probabilities, often being overconfident.
Even if the larger validation set includes the same calibration data, training directly on it does not explicitly adjust probability estimates for better calibration.
A separate calibration step explicitly corrects systematic miscalibration, which improves probability-based metrics (e.g., log loss, Brier score, AUC in some cases).
Splitting into validation + calibration introduces an implicit regularization effect because:
The model's probability outputs on the validation set remain unchanged.
The calibration step learns an additional transformation to correct systematic biases, which is less likely to overfit than if the model had seen all the data at once.
If you train a calibration model (like isotonic regression) on all validation data at once, it could overfit the calibration mapping and be less effective OOS.
Standard model training optimizes classification accuracy (e.g., cross-entropy loss) but does not directly optimize for probability calibration.
Calibration methods, on the other hand, explicitly adjust probability distributions to minimize metrics like Brier loss or expected calibration error (ECE).
This difference means that models that look equally good on raw validation metrics may behave differently after calibration.
By calibrating on a held-out subset, you're reducing variance in probability estimates.
This smoothing effect makes your probability distributions more stable and generalizable OOS."
- Так погодите, значит ли это, что можно накидать ещё пару цепочек полезных трансформаций, и это сработает лучше, чем одна общая?
-Да, в этом есть смысл! Если калибровка работает как дополнительный корректирующий слой, то можно применить аналогичный подход для других полезных трансформаций. Это похоже на послойное обучение (layer-wise learning) или разделение функций оптимизации.
"Почему несколько отдельных трансформаций могут быть лучше, чем одна общая?
Разделение задач → Меньший риск переобучения
Основная модель учится находить основные паттерны в данных.
Дополнительные корректирующие трансформации (например, калибровка, устранение систематических ошибок) могут улучшать качество без риска переобучения всей модели.
В случае одной общей модели ей приходится одновременно решать обе задачи → это может привести к компромиссам.
Адаптация под разные аспекты ошибки
Например, можно отдельно:
Устранить систематический сдвиг (bias correction).
Отрегулировать масштаб предсказаний (variance correction).
Откалибровать доверительные интервалы (quantile adjustment).
Каждая такая трансформация исправляет конкретный тип ошибки, а не пытается все исправить разом.
Влияние на обобщающую способность
Когда модель учится сразу на всём датасете, она может подстраиваться под шум и переобучаться.
Если разбить процесс на несколько последовательных этапов, это добавляет эффект регуляризации.
Как это применить на практике?
Основная модель → предсказывает сырые вероятности.
Калибровка (Platt scaling, isotonic regression) → исправляет систематические ошибки.
Дополнительная модель может корректировать редкие случаи (например, сильно несбалансированные классы)."