vertailumalli

Vertailumalli on tilastollisessa tutkimuksessa ja data-analyysissä käytetty viite- tai baseline-malli, jonka tarkoituksena on asettaa suorituskykylinja muille malleille. Sen tavoite on tarjota objektiivinen vertailukohta, jolla uusia malleja voidaan arvioida.

Käyttökohteita ovat esimerkiksi koneoppimisessa, ajantasaisessa ennustamisessa ja päätöksenteon tukemisessa. Tavanomaisia baseline-vaihtoehtoja ovat naiivinen ennuste (edellisen arvon tai keskiarvon mukainen) sekä yksinkertaiset tilastomallit. Uudet mallit punnitaan näiden rinnalla, jotta voidaan todeta, onko niillä todellista lisäarvoa.

Rakentaminen alkaa tehtävän määrittelystä ja sopivien arviointikriteerien valinnasta (esimerkiksi regressiossa RMSE tai MAE, luokittelussa tarkkuus tai ROC-AUC). Data jaetaan opetus- ja testijoukkoihin, ja käytetään mielellään ristiin varmennusta (cross-validation). Tulokset esitetään selkeästi: kuinka paljon paremmin uusi malli suoriutuu suhteessa vertailumalliin, sekä mahdolliset tilastolliset merkitsevyystulokset.

Rajoitteisiin kuuluu, että valittu vertailumalli vaikuttaa tuloksiin; väärä baseline voi vääristää johtopäätöksiä. Myös datan muuttuminen ajan myötä (data drift) sekä valintaperusteiden subjektiivisuus voivat heikentää tulosten yleistettävyyttä. Huomionarvoista on varmistaa läpinäkyvyys ja toistettavuus.

Vertailumalli liittyy laajemmin benchmarkingiin ja referenssimallien käyttöön. Se edistää rationaalista tulosten tulkintaa, läpinäkyvyyttä ja mahdollistaa tulosten vertailun eri tutkimus- ja tuotantoympäristöissä.