Попов И.Е. Интерпретация математических моделей по данным микроволновой радиотермометрии
Рейтинг:
/ 0
- Подробности
- Просмотров: 35
DOI: https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2025.2.6
Илларион Евгеньевич Попов
Аспирант кафедры математического анализа и теории функций, Волгоградский государственный университет
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Аннотация. В статье рассматривается задача повышения интерпретируемости решений математических моделей при сохранении высокой точности предсказаний. Основное внимание уделяется интеграции нейронных сетей, обладающих высокой точностью, с ансамблем интерпретируемых моделей, механизмы которых прозрачны и поддаются аналитическому описанию. Предложен метод формирования обоснования на основе решений ансамбля, согласованных с предсказанием нейросети. Согласование достигается путем сравнения степеней уверенности моделей после предварительной калибровки, необходимость которой обусловлена эффектом избыточной уверенности (overconfidence), характерным для некоторых моделей машинного обучения. Разработан метод выбора интерпретируемых моделей ансамбля классификаторов, чьи оценки на конкретном объекте максимально близки по степени уверенности к выходу нейронной сети. Это позволяет формировать обоснования, содержащие как аргументы в пользу принятого решения, так и возможные альтернативные мнения. Для повышения гибкости интерпретации введено расширенное определение высокоинформативного признака, включающее категоризацию значений по степени их характерности для различных классов. Показано, что переход от бинарных к категориальным признакам способствует росту точности классификации и увеличивает ее общую эффективность. Дополнительно разработан метод построения информативных интервалов признаков, позволяющий повысить их информативность – разделяющую способность. На основе полученных интервалов предложены алгоритмы уточнения полуопределенных меток и коррекции обучающей выборки с целью повышения ее качества и репрезентативности. Предложенные подходы протестированы на задаче диагностики рака молочной железы по данным микроволновой радиотермометрии. Результаты вычислительных экспериментов подтверждают, что использование категориальных интерпретируемых признаков в сочетании с модельной калибровкой позволяет существенно повысить точность классификации и обоснованность принимаемых решений.
Ключевые слова: задача интерпретации, математическая модель, машинное обучение, набор данных, классификация.
Произведение «Интерпретация математических моделей по данным микроволновой радиотермометрии», созданное авторами по имени Попов И.Е. публикуется на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Цитата: Математическая физика и компьютерное моделирование. Том 28 № 2 2025, с. 62-80
 popov.pdfURL: https://mp.jvolsu.com/index.php/ru/component/attachments/download/1242 | 12 Скачивания |