預(yù)測(cè)風(fēng)口、潮流是每個(gè)行業(yè)都熱衷的事情。這可以讓從業(yè)人員第一時(shí)間掌握行業(yè)的最新動(dòng)向，成為行業(yè)某一時(shí)段的領(lǐng)軍者。

音樂(lè)行業(yè)也同樣如此。音樂(lè)公司都希望自己能夠預(yù)測(cè)到下一次的音樂(lè)潮流，準(zhǔn)確地挑選出下一首熱門歌曲，賺個(gè)盆滿缽滿。那實(shí)現(xiàn)這種預(yù)測(cè)是可能的嗎？

據(jù)《 Scientific American》與 《Axios》報(bào)道，這樣的模型真的出現(xiàn)了，介紹它的論文甚至被稱為可以改變音樂(lè)產(chǎn)業(yè)的文章。97% 的超高預(yù)測(cè)成功概率，能夠讓音樂(lè)公司不必再層層篩選，耗時(shí)耗力，而是通過(guò)模型就能夠高效地預(yù)測(cè)出下個(gè)音樂(lè)「時(shí)尚單品」。這樣的好辦法何樂(lè)而不為呢？

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事實(shí)真的如此嗎？

在這篇論文發(fā)出前，已經(jīng)有一些研究表示，音樂(lè)欣賞作為主觀性極強(qiáng)的事情，任何結(jié)果都是有可能的：最好的歌曲很少表現(xiàn)不佳，最差的歌曲很少表現(xiàn)良好，但不代表這些情況全然不會(huì)出現(xiàn)。

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甚至有文章直接表示「本文認(rèn)為，音樂(lè)預(yù)測(cè)還不是一項(xiàng)數(shù)據(jù)科學(xué)活動(dòng)」。

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那么 97% 的預(yù)測(cè)成功概率如何實(shí)現(xiàn)的？是我們高估了預(yù)測(cè)難度還是低估了模型的能力？

有人指出，實(shí)際上并非如此。其實(shí)，人們現(xiàn)在還是無(wú)法用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)預(yù)測(cè)熱門音樂(lè)。

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文章地址：https://reproducible.cs.princeton.edu/predicting-hits.html

文中指出了這個(gè)預(yù)測(cè)熱門音樂(lè)高準(zhǔn)確率論文的紕漏：

論文作者使用了 33 位聽眾對(duì) 24 首歌曲的反應(yīng)數(shù)據(jù)。他們的初始數(shù)據(jù)集由 24 個(gè)樣本組成，每首歌曲一個(gè)樣本。對(duì)于每首歌，模型只依賴三個(gè)特征來(lái)預(yù)測(cè)它是否會(huì)成為熱門歌曲，這些特征的值取所有聽眾的平均值。他們利用這個(gè)數(shù)據(jù)集，通過(guò)一種叫做 「過(guò)度采樣 」的方法，創(chuàng)建了一個(gè)包含 10000 個(gè)樣本的合成（假）數(shù)據(jù)集。測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型的主要考慮因素之一是，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)與評(píng)估數(shù)據(jù)應(yīng)該完全分開。而本文的關(guān)鍵錯(cuò)誤就在于，這種訓(xùn)練 - 測(cè)試分離是在數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)采樣之后進(jìn)行的。因此，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)之間的相似度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于包含其他歌曲的新數(shù)據(jù)集。換句話說(shuō)，論文沒(méi)有提供模型在新歌曲上表現(xiàn)如何的證據(jù)。

當(dāng)我們?cè)谧髡甙l(fā)布的原始數(shù)據(jù)上修正這個(gè)誤差后測(cè)試模型時(shí)，模型的準(zhǔn)確性比隨機(jī)好不了多少。我們還發(fā)現(xiàn)，使用作者的合成數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率實(shí)際上可以達(dá)到 100%。這并不奇怪：由于超采樣程度如此之高，使用訓(xùn)練或測(cè)試分集都有可能重建原始數(shù)據(jù)。換句話說(shuō)，他們是在基本相同的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

可見，97% 這個(gè)數(shù)據(jù)雖然看著不錯(cuò)，但可信度非常低，它并不能代表一個(gè)模型的能力，也并不證明音樂(lè)可以真正被預(yù)測(cè)。

這篇論文中介紹的模型存在機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的缺陷之一：數(shù)據(jù)泄漏。這意味著，模型是在與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同或相似的數(shù)據(jù)上進(jìn)行評(píng)估的，這就夸大了對(duì)準(zhǔn)確性的估計(jì)。在實(shí)際應(yīng)用中，效果就會(huì)大打折扣。這相當(dāng)于開卷考試 97 分的同學(xué)突然要閉卷考試，那么 97 分就不能作為衡量這位同學(xué)的成績(jī)了。

其實(shí)數(shù)據(jù)泄漏這樣的錯(cuò)誤不僅僅出現(xiàn)在這一篇文章里。很多文章，甚至很多領(lǐng)域都出現(xiàn)了這種錯(cuò)誤。

例如就在上個(gè)月， 2020 年的一篇著名腫瘤學(xué)論文中發(fā)現(xiàn)滲漏。而這篇文章發(fā)表在最負(fù)盛名的科學(xué)期刊之一《自然》上，而在發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤之前已經(jīng)積累了上百次的引用。

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論文地址：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.07.28.550993v1.full.pdf

該研究報(bào)告了微生物與 33 種不同癌癥類型之間的強(qiáng)相關(guān)性，并創(chuàng)建了機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)器，其區(qū)分癌癥的準(zhǔn)確性接近完美。我們發(fā)現(xiàn)報(bào)告的數(shù)據(jù)和方法至少存在兩個(gè)根本性的缺陷：

• 基因組數(shù)據(jù)庫(kù)和相關(guān)計(jì)算方法的錯(cuò)誤導(dǎo)致所有樣本中出現(xiàn)了數(shù)百萬(wàn)個(gè)細(xì)菌讀數(shù)的假陽(yáng)性結(jié)果，這主要是因?yàn)榇蠖鄶?shù)被鑒定為細(xì)菌的序列實(shí)際上是人類的
• 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中的錯(cuò)誤產(chǎn)生了一種人工特征，即使是對(duì)沒(méi)有檢測(cè)到讀數(shù)的微生物也是如此，它為每種腫瘤類型標(biāo)記了一個(gè)獨(dú)特的信號(hào)，機(jī)器學(xué)習(xí)程序隨后利用這個(gè)信號(hào)創(chuàng)建了一個(gè)表面上準(zhǔn)確的分類器。

這些問(wèn)題都使結(jié)果無(wú)效，從而得出結(jié)論：研究中提出的基于微生物組的癌癥識(shí)別分類器是完全錯(cuò)誤的。這些問(wèn)題隨后又影響了其他十幾項(xiàng)已發(fā)表的研究。這些研究使用了相同的數(shù)據(jù)，其結(jié)果很可能也是無(wú)效的。

機(jī)器學(xué)習(xí)中常出現(xiàn)的問(wèn)題

泄漏是基于 ml 的科學(xué)中的許多錯(cuò)誤之一。這樣的錯(cuò)誤很常見的一個(gè)原因是，機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域中被隨意采用，論文中報(bào)告機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)沒(méi)有跟上步伐。過(guò)去在其他領(lǐng)域的研究發(fā)現(xiàn)，報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)有助于提高研究的質(zhì)量，但在少數(shù)領(lǐng)域以外的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的科學(xué)中，這種標(biāo)準(zhǔn)并不存在。

除了泄漏外，解釋錯(cuò)誤同樣也是一個(gè)常見的錯(cuò)誤，這與論文中如何描述研究結(jié)果以及他人如何理解研究結(jié)果有很大關(guān)系。

一篇系統(tǒng)性綜述發(fā)現(xiàn)，提出臨床預(yù)測(cè)模型的論文通常會(huì)對(duì)其研究結(jié)果進(jìn)行編造 — 例如，聲稱某個(gè)模型適合臨床使用，但卻沒(méi)有證據(jù)表明該模型在其測(cè)試的特定條件之外也有效。這些錯(cuò)誤并不一定夸大了模型的準(zhǔn)確性。相反，它們夸大了模型可以在何時(shí)何地有效使用。

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綜述地址 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435623000756

另一個(gè)經(jīng)常出現(xiàn)的疏忽是沒(méi)有明確模型輸出的不確定性水平。錯(cuò)誤判斷會(huì)導(dǎo)致對(duì)模型的錯(cuò)誤信任。許多研究沒(méi)有精確定義被建模的現(xiàn)象，導(dǎo)致研究結(jié)果的含義不明確。

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相關(guān)論文地址：https://arxiv.org/abs/2206.12179

清單 REFORMS

既然這些錯(cuò)誤這么常見，有沒(méi)有什么辦法可以避免呢？

有團(tuán)隊(duì)做出了清單 REFORMS（(Reporting standards for Machine Learning Based Science) ，供大家參考，并能夠最大限度地減少基于機(jī)器學(xué)習(xí)的科學(xué)研究中的錯(cuò)誤，以及在錯(cuò)誤悄然出現(xiàn)時(shí)使其更加明顯。現(xiàn)在公開的是預(yù)印本。

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文章地址：https://reforms.cs.princeton.edu/

這是一份包含 8 個(gè)模塊、32 個(gè)項(xiàng)目的核對(duì)表，對(duì)開展機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)研究的研究人員、審閱科學(xué)研究的裁判員以及提交和發(fā)表科學(xué)研究的期刊都有幫助。該清單由計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、數(shù)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的 19 位研究人員共同制定。作者的學(xué)科多樣性對(duì)于確保這些標(biāo)準(zhǔn)在多個(gè)領(lǐng)域都有用至關(guān)重要。

這 8 個(gè)板塊及 32 個(gè)項(xiàng)目如下所示，如果你也正在進(jìn)行著相關(guān)研究，可以作為參考。

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當(dāng)然要解決基于計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的所有缺陷，僅靠一份檢查清單是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。但是考慮到錯(cuò)誤的普遍性和缺乏系統(tǒng)的解決方案，該團(tuán)隊(duì)這樣的一份清單是被迫切需要的。

參與清單制作的成員指出，如果基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究都使用這份清單自查，那他們就不會(huì)費(fèi)力給豬涂口紅了（比喻想要把丑陋的事物變美好而做的無(wú)用功）。