Como você pode validar com precisão modelos de aprendizado de máquina para previsão de bandgap?

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Aprendizado de máquina (ML) Os modelos podem acelerar a descoberta de novos materiais com propriedades desejáveis, como o bandgap, que é um fator-chave para muitas aplicações eletrônicas e fotônicas. No entanto, como você pode garantir que seus modelos de ML sejam precisos e confiáveis ao prever valores de bandgap de vários recursos de entrada, como composição química, estrutura cristalina ou teoria funcional de densidade (DFT) Cálculos? Neste artigo, você aprenderá sobre alguns métodos e desafios comuns para validar modelos de ML para previsão de bandgap e como melhorar o desempenho e a interpretabilidade do modelo.

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Anubhav S.

Building AI | Angel Investor | Author | 40 Under 40 Data Science | Top 10 Data Scientists (India) 2020

1 Qualidade e quantidade de dados

Uma das primeiras etapas para validar modelos de ML para previsão de bandgap é verificar a qualidade e a quantidade de seus dados. Você precisa ter pontos de dados suficientes para cobrir a diversidade e a complexidade do espaço de materiais e evitar o sobreajuste ou o subajuste do seu modelo. Você também precisa garantir que seus dados sejam consistentes, confiáveis e livres de erros ou discrepâncias. Você pode usar várias técnicas de limpeza, pré-processamento e aumento de dados para melhorar a qualidade e a quantidade de dados, como filtragem, dimensionamento, imputação ou geração de dados sintéticos.

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2 Seleção e otimização de modelos

Outro passo importante para validar modelos de ML para previsão de bandgap é escolher e otimizar o modelo mais adequado para o seu problema. Você precisa considerar o trade-off entre complexidade e interpretabilidade do modelo, bem como o custo computacional e a eficiência do modelo. Você pode usar diferentes algoritmos de ML, como regressão linear, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte, redes neurais ou métodos de conjunto, dependendo de suas características e objetivos de dados. Você também precisa ajustar os hiperparâmetros do seu modelo, como taxa de aprendizado, regularização ou número de camadas, para obter o melhor desempenho e evitar overfitting ou underfitting.

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Anubhav S.

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One should also consider advanced methods such as Bayesian optimisation and genetic algorithms for hyper-parameter tuning, leveraging automated machine learning (AutoML) platforms, and considering transfer learning with pre-trained neural network architectures. Employing diverse model architectures and algorithms, coupled with ensemble techniques such as bagging and boosting, enhances predictive performance. Employing robust validation strategies like stratified sampling and time series cross-validation ensures the model's reliability. Additionally, integrating model explanation tools like SHAP values and expert domain knowledge can provide valuable insights, ensuring the models' accuracy and interpretability in real-world applications.

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3 Avaliação e comparação de modelos

Uma etapa crucial para validar modelos de ML para previsão de bandgap é avaliar e comparar o desempenho e a precisão do modelo com várias métricas e métodos. Você precisa dividir seus dados em conjuntos de treinamento, validação e teste e usar validação cruzada ou bootstrapping para reduzir a variância e o viés de suas estimativas. Você também precisa selecionar as métricas apropriadas para o seu problema, como erro absoluto médio (MAE), raiz do erro quadrático médio (RMSE), coeficiente de determinação (R2), ou erro percentual absoluto médio (MAPA)e compará-los com os modelos de linha de base ou benchmark. Você também pode usar ferramentas visuais, como gráficos de dispersão, gráficos residuais ou distribuições de erros, para analisar suas previsões e erros de modelo.

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Anubhav S.

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If bandgap prediction is formulated as a classification problem, AUC and ROC curves are essential metrics for evaluating model performance, especially in binary or multiclass classification scenarios. One could also consider Cohen's Kappa that measures the agreement between predicted and actual classifications, considering the possibility of the agreement occurring by chance. It is particularly useful when dealing with imbalanced class distributions. Another method could be Quantile Loss that assesses the model's accuracy in predicting specific quantiles of the target variable distribution. This is especially useful if you are interested in predicting bandgap values within certain percentiles.

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4 Incerteza e robustez do modelo

Uma etapa final para validar modelos de ML para previsão de bandgap é avaliar e quantificar a incerteza e a robustez das previsões e erros do modelo. Você precisa levar em conta as fontes de incerteza e erro em seus dados, modelo e avaliação, como ruído, valores atípicos, valores ausentes ou suposições de modelo. Você pode usar vários métodos para estimar e propagar a incerteza e o erro de suas previsões de modelo, como inferência bayesiana, simulação de Monte Carlo ou bootstrapping. Você também precisa testar a robustez e a generalizabilidade das previsões do modelo em diferentes cenários e condições, como novos dados, ruído ou perturbações.

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Anubhav S.

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Try and validate the model across different domains or datasets related to bandgap prediction. This approach assesses how well the model generalises across different materials or experimental conditions, providing insights into its applicability in diverse scenarios. One could also conduct simulation studies to assess how the model performs under controlled conditions. Another approach that can be tried is that instead of predicting a single value, develop probabilistic models that provide a distribution of possible predictions along with confidence intervals. This approach gives a clearer understanding of the uncertainty associated with each prediction.

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2 Seleção e otimização de modelos

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