metrikkvalg

Metrikkvalg er prosessen med å velge en passende metrikk eller avstandsfunksjon for et gitt oppdrag eller datasett. En metrikk kvantifiserer hvor likt eller forskjellig to objekter er og brukes i oppgaver som klyngeanalyse, nær-nabo-søk og dimensjonal reduksjon. Valget av metrikk påvirker ofte resultatene, og det bør tilpasses dataenes egenskaper og oppgavekrav.

Vanlige distanser inkluderer Euclidean (L2), Manhattan (L1), Chebyshev (L∞) og Minkowski-familien, samt cosine-avstand, Jaccard-indeks og Hamming-avstand. For blandede eller blandet-type data kan Gower-avstand være passende, da den takler forskjellige datatyper og skalaer. Valg av metrikk kan også avhenge av om man ønsker en avstand som fokuserer på størrelse, retning eller kun delvis likhet mellom objekter.

Når man velger metrikk, vurderes dataenes type (numeriske, kategoriske, blandede), skala og behov for normalisering, sparsitet og robuste mot outliers, samt beregningsmessig kostnad og skalerbarhet. Egenskaper ved metrikker inkluderer vanligvis ikke-negativitet, identitet (avstanden mellom et objekt og seg selv er 0), symmetri og ofte trekantlikhet; valget bør passe oppgavens behov og tolkbarhet.

Praktiske tilnærminger innebærer å prøve flere metrikker og evaluere ytelsen på relevante oppgaver, for eksempel via kryssvalidering eller spesifikke målindikatorer. I noen tilfeller brukes metrikklæring for å lære en avstand tilpasset dataene og oppgaven.