Верификация, адаптация и синтез модели
Как только произнесено или написано слово "модель", сразу неизбежно возникает вопрос о степени ее адекватности.
Верификация модели – это операция установления степени ее адекватности (валидности) путем сравнения результатов идентификации конкретных объектов с их фактической принадлежностью к обобщенным образам классов.
Различают внутреннюю и внешнюю, интегральную и дифференциальную валидность.
Внутренняя валидность – это способность модели верно идентифицировать объекты обучающей выборки.
Если модель имеет низкую внутреннюю валидность, то модель нельзя считать удачно сформированной.
Внешняя валидность – это способность модели верно идентифицировать объекты, не входящие в обучающую выборку.
Интегральная валидность – это средневзвешенная достоверность идентификации по всем классам и распознаваемым объектам.
Дифференциальная валидность – это способность модели верно идентифицировать объекты в разрезе по классам.
Адаптация модели – это учет в модели объектов, не входящих в обучающую выборку, но входящих в генеральную совокупность, по отношению к которой данная обучающая выборка репрезентативна.
Если моделью верно идентифицируются объекты, не входящие в обучающую выборку, то это означает, что эти объекты входят в генеральную совокупность, по отношению к которой данная обучающая выборка репрезентативна. Следовательно, на основе обучающей выборки удалось выявить закономерности взаимосвязей между признаками и принадлежностью объектов к классам, которые действуют не только в обучающей выборке, но имеют силу и для генеральной совокупности.
Адаптация модели не требует изменения классификационных и описательных шкал и градаций, а лишь объема обучающей выборки, и приводит к количественному изменению модели.
Синтез (или повторный синтез – пересинтез) модели – это учет в модели объектов, не входящих ни в обучающую выборку, ни в генеральную совокупность, по отношению к которой данная обучающая выборка репрезентативна.
Это объекты с новыми, ранее неизвестными закономерностями взаимосвязей признаков с принадлежностью этих объектов к тем или иным классам. Причем и признаки, и классы, могут быть как те, которые уже были отражены в модели ранее, так и новые. Пересинтез модели приводит к ее качественному изменению.
