Variability-Aware Machine Learning Model Selection: Feature Modeling, Instantiation, and Experimental Case Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of machine learning (ML) has led to a transformative shift in software techniques and guidelines for building software applications that support data analysis process activities such as data ingestion, modeling, and deployment. Specifically, this shift is impacting ML model selection, which is one of the key phases in this process. Model selection is the process of selecting a model or a set of models for the analysis. There have been several advances in model selection from the standpoint of core ML methods, including basic probability measures and resampling methods. However, from a software engineering perspective, this selection is still an ad hoc and informal process. It is not supported by a design approach and representation formalism that captures the selection process and can not support the specification of existing model selection procedures (e.g., heuristics). The selection adapts to the variety of contextual factors that affect the model selection, such as data characteristics, number of features, prediction type, and their intricate dependencies. Further, it is not interpretable in the sense of explaining why a model has been selected and does not take into account the contextual factors and their interdependencies in the experimental evaluation that leads to a specific technique selection. In general, although the current literature provides a wide variety of ML techniques and algorithms, there is a lack of design approaches to support algorithm selection. In this paper, we present a variability-aware ML algorithm selection approach that takes into account the commonalities and variations in the model selection process. The applicability of the approach is illustrated by an experimental case study based on the Scikit-Learn heuristics, in which existing model selections presented in the literature are compared with selections suggested by the approach. The proposed approach can be seen as a step towards the provision of a more explicit, adaptive, transparent, interpretable, and automated basis for model selection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle