Modellvisualisierung? Datenvisualisierung hat sich in den letzten Jahren durch zahlreiche interessante Bücher und Vorträge durchgesetzt, die sich auf die Verbesserung unserer Datenvisualisierungsfähigkeiten konzentrieren. JMPs eigener Xan Gregg sprach kürzlich über Datenvisualisierung Analytisch sprechen ). Bei der Modellvisualisierung werden Daten einfach auf Modelle angewendet.
Wenn ich das Modell „sehen“ kann, steigen auch mein Selbstbewusstsein und meine Fähigkeit, das Modell zu teilen und zu erklären. Während der Profiler ist ein Modellvisualisierungstool in JMP Um nicht übersehen zu werden, werde ich hier eine einfache Datendarstellung für einen bestimmten Modelltyp zur Veranschaulichung der Modellvisualisierung betrachten.
Ein Bereich, in dem ich arbeite, ist die medizinische Diagnostik (z. B. Blutuntersuchungen bei bestimmten Erkrankungen). Wir beginnen oft mit einer großen Anzahl (etwa 1.000) potenzieller Modellfaktoren (oft als Marker bezeichnet, wie in einem biologischen Marker für eine Krankheit, einen Zustand oder einen Zustand) und arbeiten dann daran, diese Anzahl auf eine kleine Anzahl zu reduzieren (etwa 10). Faktoren, um einen Algorithmus (Modell) zu erstellen, der auf einem Laborgerät implementiert werden kann.
Während dieses Prozesses haben wir Kandidatenmodelle, die zu bewerten sind. ROC-Kurven und die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) sind eine Standardmethode zur Bewertung solcher Diagnosemodelle. Diese sind zwar hilfreich, erzählen jedoch nicht die ganze Geschichte. Unterschiedlich geformte Kurven können eine ähnliche AUC haben, und oft ist ein Bereich der Kurve (zum Beispiel wo die Empfindlichkeit hoch ist) von mehr klinischem Interesse als die gesamte Kurve.
Zusätzlich zu den ROC-Kurven habe ich herausgefunden, dass eine Darstellung des Krankheitszustands anhand des Modellergebnisses unter Verwendung von Datenpunkten sowie Geigenzeichnungen (wie nachstehend gezeigt) zur Bewertung und zum Verständnis des Modells beiträgt. Diese Darstellung gibt Aufschluss darüber, wie gut das Modell die Daten trennen kann, und vermittelt unmittelbar ein Gefühl dafür, wie sich die Verschiebung des Grenzwerts (der zur Unterscheidung zwischen positiven und negativen Werten) auf die Diagnoseleistung auswirkt.
Eine solche Darstellung ist auch hilfreich, um zu verstehen, ob der Diagnosetest als Drei-Wege-Test nützlich sein kann, bei dem Sie sich mit Selbstvertrauen und positiven Probanden identifizieren können, sich jedoch Probanden in der Mitte befinden, für die zusätzliche Informationen erforderlich sind, bevor eine klinische Beurteilung erfolgt .
Die Modellvisualisierung ist ein wesentlicher Bestandteil meiner Modellbildungsstrategie. Hast du eine Lieblingsmodellvisualisierung?
DATEN IN BEWEGUNG - Modellvisualisierung schrieb:
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Simon Walton schrieb:
Ein toller Beitrag! Die Visualisierung eines Modells kann sehr leistungsfähig sein, und es ist großartig, dass sich so viele Forscher für die Idee interessieren. Vis kann nicht nur für das Verständnis des Modells nützlich sein, sondern auch für die Erstellung / Verfeinerung des Modells, wie Sie es angedeutet haben. In der Lage zu sein, Parameter abzustimmen und die Ergebnisse interaktiv zu visualisieren, ist etwas Heiliges. Unsere vis-Gruppe hat letztes Jahr auf der IEEE VizSec einen Artikel über die Verwendung visueller Analyse für die Modellentwicklung (in einem Cybersecurity-Kontext) geschrieben: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?reload=true&arnumber=7312767 . Die Visualisierung einzelner Modelle stand dabei nicht im Mittelpunkt, sondern der gesamte Prozess der Betreuung der Modelle in einer betrieblichen Umgebung.
