Phân tích dữ liệu trước huấn luyện

Đọc file trước khi đọc model

Ta bắt đầu bằng một bảng nhỏ tự tạo. id định danh một dòng, document định danh tài liệu gốc; hai khóa không có cùng ý nghĩa. Các đoạn cắt từ cùng tài liệu có thể mang dấu vết chung. device là thiết bị thu dữ liệu, signal là một đặc trưng số và label là nhãn nhị phân.

from io import StringIO
import numpy as np
import pandas as pd

csv_data = """id,document,device,signal,label
001,doc-a,old,1.2,1
002,doc-a,old,1.3,1
003,doc-b,old,-0.8,0
004,doc-c,new,,1
005,doc-d,new,0.4,0
006,doc-e,old,-0.8,0
007,doc-b,old,-0.8,1
003,doc-b,old,-0.8,0
"""
df = pd.read_csv(StringIO(csv_data), dtype={"id": str})
print("shape", df.shape)
print("missing", df.isna().sum().to_dict())
print("duplicated ids", df.loc[df["id"].duplicated(), "id"].tolist())
print("labels", df["label"].value_counts().sort_index().to_dict())

Kết quảshape (8, 5)
missing {'id': 0, 'document': 0, 'device': 0, 'signal': 1, 'label': 0}
duplicated ids ['003']
labels {0: 4, 1: 4}

Bảng có tám dòng nhưng không có tám ID khác nhau: 003 lặp lại, và một giá trị signal bị thiếu. Ta chưa điền thiếu ngay. Trước hết cần biết đó là lỗi đọc file, lỗi cảm biến, hay thông tin “không đo được” có ý nghĩa; đếm thiếu theo từng nguồn thường nói nhiều hơn đếm tổng.

Nếu số bị viết bằng dấu phẩy thập phân, đọc sai separator có thể biến cả cột thành chuỗi. Kiểm dtype và vài dòng thật giúp phát hiện lỗi này sớm hơn việc sửa model.

Trong một thư mục ảnh hoặc âm thanh, schema không nằm gọn trong CSV. Nó còn gồm đường dẫn, phần mở rộng, kích thước ảnh, số kênh, sample rate và ánh xạ nhãn. Ta kiểm một số file từ từng nhóm, đặc biệt file nhỏ nhất, lớn nhất và file bị thiếu. Nếu ảnh màu có ba kênh nhưng processor nhận grayscale, hoặc audio bị hiểu sai sample rate, đầu vào đã đổi ý nghĩa trước khi model nhìn thấy nó.

Mẫu trùng không chỉ là hai hàng giống hệt

df.duplicated() tìm hàng trùng toàn bộ. Nhưng nếu hai bản ảnh khác tên file, hai đoạn văn khác dấu cách, hoặc một audio bị đổi định dạng, phép so toàn bộ hàng không thấy chúng. Ta cần chọn “nội dung nào quyết định đây là cùng một mẫu”. Với dữ liệu thật, có ba mức:

• Chuẩn hóa khoảng trắng rồi băm (hash) văn bản.
• Băm bytes ảnh để tìm trùng chính xác.
• So embedding để đề xuất cặp gần trùng.

Cặp gần trùng cần được xem lại; embedding gần nhau không chứng minh chúng là cùng dữ liệu.

Ở bảng nhỏ, ta nhóm theo nguồn, thiết bị và tín hiệu để kiểm nhãn mâu thuẫn. Cùng bộ đặc trưng xuất hiện với cả 0 và 1 là một ứng viên cần kiểm, chưa đủ kết luận nhãn sai: có thể ta thiếu một đặc trưng quan trọng hoặc label được định nghĩa theo từng đoạn khác nhau.

key = ["document", "device", "signal"]
unique_labels = df.groupby(key, dropna=False)["label"].nunique()
conflicts = unique_labels[unique_labels > 1]
print("conflicting feature groups", len(conflicts))
print(conflicts.index.tolist())
print("exact duplicated rows", int(df.duplicated().sum()))

Kết quảconflicting feature groups 1
[('doc-b', 'old', -0.8)]
exact duplicated rows 1

Nhóm doc-b có hai nhãn, còn một hàng trùng hoàn toàn. Ta xem lại nguồn của hai nhãn trước khi sửa. Không được lấy dự đoán model làm nhãn “đúng” rồi tự động xóa mọi mẫu model đoán sai. Nếu model học một đường tắt, chính những mẫu trái đường tắt có thể là phần dữ liệu giá trị nhất.

Nhãn nhiễu và ngoại lai cũng khác nhau. Một căn hộ rất đắt có thể là thật; một nhãn ảnh sai là lỗi ghi nhãn. Dùng quy tắc “mọi điểm xa trung bình đều xóa” sẽ làm model không học được các trường hợp hiếm. Quyết định sửa hay xóa cần căn cứ định nghĩa nhãn, nguồn và điều kiện bài thi cho phép. Bản trùng còn gây hại ở model sinh: một ảnh lặp lại nhiều lần trong dữ liệu học dễ bị nhớ và sinh lại gần như y hệt.

Validation phải giống câu hỏi lúc sử dụng

Giả sử có 60 tài liệu, mỗi tài liệu được cắt thành bốn đoạn. Một dấu vết như watermark hoặc cách ghi âm gần như không đổi giữa bốn đoạn.

Nếu chia ngẫu nhiên từng đoạn, phần train và validation thường cùng chứa một tài liệu. Model chỉ cần nhận ra dấu vết để nhớ nhãn tài liệu.

Ta tạo thí nghiệm cực nhỏ để nhìn cơ chế này. Mỗi tài liệu có một vector one-hot riêng, đóng vai dấu vết nguồn. Nhãn được sinh ngẫu nhiên theo tài liệu, nên vector đó không mang quy luật nào sang tài liệu mới: model chỉ có thể làm tốt bằng cách nhớ.

from sklearn.model_selection import train_test_split, GroupShuffleSplit
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

rng = np.random.default_rng(82)
groups = np.repeat(np.arange(60), 4)
document_labels = rng.integers(0, 2, size=60)
X = np.eye(60)[groups]             # (240, 60), dấu vết nguồn
y = document_labels[groups]       # (240,), nhãn theo tài liệu
rows = np.arange(len(y))
random_train, random_val = train_test_split(
    rows, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y)
splitter = GroupShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.25, random_state=1)
group_train, group_val = next(splitter.split(X, y, groups))

for name, train_rows, val_rows in [
    ("random", random_train, random_val),
    ("group", group_train, group_val),
]:
    model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1).fit(X[train_rows], y[train_rows])
    prediction = model.predict(X[val_rows])
    overlap = set(groups[train_rows]) & set(groups[val_rows])
    print(name, "overlap", len(overlap),
          "accuracy", f"{accuracy_score(y[val_rows], prediction):.3f}")
    if name == "group":
        print("group predictions", np.unique(prediction).tolist(),
              "val label counts", np.bincount(y[val_rows]).tolist())

Kết quảrandom overlap 39 accuracy 1.000
group overlap 0 accuracy 0.733
group predictions [1] val label counts [16, 44]

Đọc overlap trước accuracy. Chia ngẫu nhiên để 39 tài liệu nằm ở cả hai phía, nên 1-NN chỉ cần nhận ra dấu vết one-hot để trả lại nhãn của đoạn cùng tài liệu: accuracy 1.000.

Chia theo nhóm giữ overlap 0, mọi tài liệu validation đều mới. Vector one-hot của một tài liệu mới cách đều mọi hàng train, nên 1-NN gặp hòa khoảng cách và trả nhãn của hàng train đứng đầu, ở đây là nhãn 1. Dòng thứ ba xác nhận: mọi dự đoán đều là 1, và validation có 44 nhãn 1 trên 60 dòng, nên accuracy là $44/60\approx0.733$. Con số này chỉ là tỉ lệ lớp, không phải bằng chứng model hiểu tài liệu mới. Ta giữ seed cố định để đọc hiện tượng, không đổi seed nhằm tìm split cao điểm hơn.

Tính tay giải thích vì sao chia ngẫu nhiên gần như luôn tạo nguồn chung. Với một tài liệu có bốn đoạn và mỗi đoạn độc lập được đưa vào validation với xác suất $0.25$, xác suất tài liệu xuất hiện ở cả hai phía là

Mô hình Bernoulli này dự đoán khoảng $60\cdot0.680\approx40.8$ tài liệu bị chia đôi; thí nghiệm có 39. Xác suất một tài liệu nằm trọn ở validation chỉ là $0.25^4\approx0.004$, và quả thật cả 39 tài liệu có mặt ở validation đều có đoạn ở train. train_test_split cố định số dòng nên không theo đúng giả định độc lập, nhưng hai con số vẫn khớp về độ lớn.

Khi mục tiêu là ảnh từ camera mới, chia theo camera; khi dự đoán tương lai, giữ khoảng thời gian sau làm validation. GroupShuffleSplit(test_size=0.25) chọn 25% số nhóm, không bảo đảm 25% số dòng khi các nhóm lớn nhỏ khác nhau.

Đường tắt và rò rỉ

Hai khái niệm hay bị lẫn:

• Đường tắt (shortcut) là tín hiệu dễ học, tương quan với nhãn trong dữ liệu đang có, nhưng không phải cơ chế ta muốn model nắm. Ví dụ ảnh lớp 1 phần lớn chụp bằng một camera có viền đỏ, và model học viền. Viền có mặt lúc dự đoán nên đây không phải rò rỉ; nó chỉ gây hại khi dữ liệu mới không còn giữ quan hệ giữa viền và nhãn.
• Rò rỉ (leakage) là dùng thông tin không có ở lúc dự đoán, như kết quả kiểm định ghi sau khi nhãn đã được xác định: nó làm validation đẹp giả ngay cả khi test cùng nguồn.

Sửa rò rỉ là bỏ thông tin ấy; với đường tắt, phải kiểm test có giữ quan hệ ấy không rồi mới quyết định.

Một phép thử nhanh cho đường tắt là model chỉ dùng thông tin nằm ngoài nội dung: kích thước file, độ phân giải, định dạng, thứ tự dòng, tên thư mục. Nếu model ấy vượt xa baseline lớp đông nhất, nhãn đang lộ qua cách dữ liệu được thu thập, và một model mạnh hơn cũng có thể đi đúng đường đó.

Lệch phân phối và ablation

Lệch phân phối (distribution shift) xảy ra khi train và nơi đánh giá không theo cùng một phân phối. Có ba kiểu thường gặp:

• Phân phối đặc trưng đổi (covariate shift): ảnh từ camera mới tối hơn, nhưng một ảnh vẫn mang nhãn như trước.
• Tỉ lệ lớp đổi (label shift): test có nhiều ca dương hơn, còn hình dạng mỗi lớp giữ nguyên; xác suất model trả ra vẫn nghiêng về tỉ lệ cũ, nên ngưỡng chọn trên validation cũ cần được chọn lại.
• Quan hệ đặc trưng–nhãn đổi (concept shift): cùng đầu vào nhưng nhãn đúng đã khác, như khi đường tắt bị đảo.

Hai histogram khác nhau chỉ cho thấy đặc trưng đã đổi; không có nhãn thì chưa kết luận được quan hệ với nhãn có đổi hay không.

Khi model đã chạy thật mà nhãn đến muộn, như phải 3 tháng mới biết khách có trả nợ, hãy theo dõi những thứ có ngay: phân phối đầu vào, tỉ lệ dự đoán dương, phân phối score; một thay đổi lớn ở đó là tín hiệu phải kiểm.

Khi đề cho input test không nhãn và cho phép phân tích chúng, có thể kiểm nhiều cột cùng lúc: gán 0 cho hàng train, 1 cho hàng test, rồi huấn luyện một classifier phân biệt hai nguồn (adversarial validation). AUC gần 0.5 nghĩa là classifier không tách được hai tập bằng các cột đã đưa vào; AUC gần 1 nghĩa là có cột lệch mạnh, và độ quan trọng của từng cột chỉ ra chỗ cần xem. Phép kiểm này chỉ so đầu vào: nếu đầu vào giữ nguyên mà quan hệ với nhãn đổi, nó không thấy.

Thí nghiệm sau tạo một concept shift có kiểm soát. signal liên hệ với nhãn theo cùng một cơ chế ở cả hai miền. shortcut trùng nhãn ở khoảng 95% mẫu của miền nguồn nhưng chỉ 5% ở miền mới, tức quan hệ bị đảo. Ta biết điều này vì chính ta sinh dữ liệu; với dữ liệu thi, đó là một giả thuyết cần kiểm bằng nguồn và validation được phép.

from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

def make_domain(n, shortcut_agreement, seed):
    generator = np.random.default_rng(seed)
    signal = generator.normal(size=n)
    labels = (signal + generator.normal(0, 0.5, n) > 0).astype(int)
    shortcut = 2 * labels - 1
    flips = generator.random(n) > shortcut_agreement
    shortcut[flips] *= -1
    features = np.column_stack([signal, shortcut])
    return features, labels

X_source, y_source = make_domain(800, 0.95, 1)
X_shift, y_shift = make_domain(400, 0.05, 2)
train_rows, val_rows = train_test_split(
    np.arange(800), test_size=0.25, random_state=3, stratify=y_source)

for name, columns in [("both", [0, 1]), ("signal-only", [0])]:
    model = make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(max_iter=500))
    model.fit(X_source[train_rows][:, columns], y_source[train_rows])
    in_domain = model.predict(X_source[val_rows][:, columns])
    out_domain = model.predict(X_shift[:, columns])
    print(name,
          "in-domain", f"{accuracy_score(y_source[val_rows], in_domain):.3f}",
          "shifted", f"{accuracy_score(y_shift, out_domain):.3f}")

Kết quảboth in-domain 0.970 shifted 0.383
signal-only in-domain 0.830 shifted 0.863

Model dùng cả hai cột đạt 0.970 trong miền nguồn nhưng rơi xuống 0.383 khi đường tắt đảo, dưới cả mức đoán ngẫu nhiên. Model chỉ dùng signal mất điểm trong miền nguồn (0.830) nhưng giữ 0.863 ở miền mới. Đây là ablation: bỏ một thành phần rồi đo lại trong điều kiện kiểm soát. Nó chỉ ra vai trò của cột, không chứng minh mọi đặc trưng gắn với nguồn đều phải bỏ: nếu test thật sự cùng nguồn và quan hệ giữ nguyên, bỏ cột lại làm mất điểm.

Một ablation cũng chỉ đáng tin khi chênh lệch lớn hơn dao động giữa các fold hoặc seed. Ở đây chênh 0.14 trong miền nguồn (200 mẫu validation) và 0.48 ở miền mới (400 mẫu) đều lớn; chạy lại với 20 cặp seed khác, chiều chênh lệch không đổi (chênh in-domain nhỏ nhất 0.06, chênh ở miền mới nhỏ nhất 0.34). Chênh vài phần nghìn thì chưa nói được gì.

Nhìn từng lát dữ liệu để biết model sai ở đâu

Accuracy trung bình có thể che một nhóm khó. Có 90 mẫu từ camera cũ, model đúng 81; có 10 mẫu camera mới, model đúng 2. Accuracy chung là $83/100=0.83$, nhưng camera mới chỉ $2/10=0.20$. Nếu tương lai đa số ảnh đến từ camera mới, số 0.83 không dự báo tốt mục tiêu đó.

Một nhóm có ít mẫu cũng cho ước lượng rất nhiễu; ghi số lượng cạnh metric để không nhầm hai lỗi trên ba mẫu với hai trăm lỗi trên ba trăm mẫu.

slice_counts = pd.DataFrame({
    "device": ["old", "new"],
    "n": [90, 10],
    "correct": [81, 2],
})
slice_counts["accuracy"] = slice_counts["correct"] / slice_counts["n"]
print(slice_counts.to_string(index=False))
print("overall", slice_counts["correct"].sum() / slice_counts["n"].sum())
print("equal-domain mean", slice_counts["accuracy"].mean())

Kết quảdevice  n  correct  accuracy
   old 90       81       0.9
   new 10        2       0.2
overall 0.83
equal-domain mean 0.55

Mean ngang hai miền là $0.55$, khác accuracy chung $0.83$ vì hai phép đo có trọng số khác. Ta không tự thay metric của đề bằng mean ngang miền; ta dùng nó làm chẩn đoán. Metric chính vẫn theo statement, kèm lát dữ liệu giúp hiểu lý do thắng thua.

Số mẫu quyết định độ tin của từng con số. Với $n$ mẫu độc lập và accuracy $p$, sai số chuẩn của accuracy xấp xỉ $\sqrt{p(1-p)/n}$, và khoảng $p\pm2$ sai số chuẩn cho một vùng hợp lý của accuracy thật. Lát nhỏ cho khoảng rộng: một lát vài chục mẫu đủ để báo động, nhưng chưa đủ để xếp hạng hai model có điểm gần nhau.

Quyết định trong buổi luyện

Lọc nhãn nhiễu cũng có ranh giới riêng. Nếu bỏ những mẫu mà model đoán sai với độ tự tin cao, chỉ bỏ trong train của từng fold; validation giữ nguyên, để cấu hình trước và sau khi lọc được chấm trên cùng một tập. Bộ chấm của đề không lọc test theo ý ta.

Quay lại bài văn bản ở đầu buổi, việc đáng chạy tiếp là kiểm document overlap và đánh giá trên tài liệu mới. Nếu điểm giảm sau khi sửa split, đó là phép đo đã trung thực hơn. Ta giữ split đã sửa để chọn model, lưu một vài cặp mẫu cho thấy cơ chế, và ghi rõ phát hiện nào là chắc chắn, phát hiện nào còn là giả thuyết. Không tiếp tục dùng con số cũ như thành tích của bản mới.