Е.А. Ващенко, М.А. Витушко, В.С. Переверзев-Орлов

Когнитивные аспекты Скользящего контроля и Деревьев решений

В статье представлена идея использования процедуры Скользящего Контроля (cross-validation) в качестве когнитивного инструмента, направленного на возможность смысловой интерпретации результатов машинного обучения, также позволяющего преодолеть некоторые проблемы, возникающие при использовании Скользящего Контроля (СК). Рассматриваются проблемы применения СК, связанные с трудностью получения устойчивых оценок в условиях нестационарности порождающих исследуемые данные процессов, а также некоторые нестандартные возможности, основанные на использовании процедуры СК. Цель − найти дополнительные способы оценивания результатов обучения, позволяющие целенаправленно улучшать построенные модели. На примере конкретных данных показаны приемы, позволяющие выявить неоднородность формируемых распознающих моделей, провести сопоставление их альтернативных вариантов, дать смысловую интерпретацию моделей, уточнить классификацию и сформировать гипотезы о не выявленных ранее подклассах.

KEYWORDS: машинное обучение, интерпретируемость, скользящий контроль, достаточность выборки, динамика моделей, устойчивость моделей, полнота данных, “расплетение” деревьев, информативные признаки деревьев