A critical examination of robustness and generalizability of machine learning prediction of materials properties
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in machine learning (ML) methods have led to substantial improvement in materials property prediction against community benchmarks, but an excellent benchmark score may not imply good generalization of performance. Here we show that ML models trained on the Materials Project 2018 (MP18) dataset can have severely degraded prediction performance on new compounds in the Materials Project 2021 (MP21) dataset. We document performance degradation in graph neural networks and traditional descriptor-based ML models for both quantitative and qualitative predictions. We find the source of the predictive degradation is due to the distribution shift between the MP18 and MP21 versions. This is revealed by the uniform manifold approximation and projection (UMAP) of the feature space. We then show that the performance degradation issue can be foreseen using a few simple tools. Firstly, the UMAP can be used to investigate the connectivity and relative proximity of the training and test data within feature space. Secondly, the disagreement between multiple ML models on the test data can illuminate out-of-distribution samples. We demonstrate that the simple yet efficient UMAP-guided and query-by-committee acquisition strategies can greatly improve prediction accuracy through adding only 1~\% of the test data. We believe this work provides valuable insights for building materials databases and ML models that enable better prediction robustness and generalizability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».