Индикация рисков с помощью машинного обучения
Есть задача : выявление рисков в системе оценки качества образования. У каждого риска есть вероятность (очень низкая, низкая, средняя, высокая) и последствие риска (нет последствий, малые, средние, большие, критические последствия). По этим двум свойствам можна дать качественную оценку риску. Например, если последствия риска критические но вероятность очень низкая, то по этому риску можно не принимать никаких действий. Но если последствия риска критические и вероятность высокая, то нужно принимать какие-то действия.
Примерный список рисков:
- Недостаточное финансирование образовательной деятельности
- Недостаточный набор абитуриентов
- Недостаточное обеспечение уровня качества образовательных услуг
- и т.п.
И есть Google Forms, где есть вопросы, которые задают для студентов / преподавателей / администрация. Вопросы с ответом типа "Полностью согласен" / "Скорее согласен" / "Трудно ответить" / "Скорее не согласен" / "Полностью не согласен". Каждый вопрос отвечает за какой-то риск. Например если есть риск X, то у него есть подмножество вопросов, которые влияют на уровень риска. На основе ответов на эти вопросы можно вычислить уровень риска по текущей выборке.
Есть ответы каждой из этих групп, да и сгенерировать их легко. Сейчас уровень риска определяется простыми математическими формулами.
В чем проблема: нужно к этой системе приделать машинное обучение. Вообще любое, так чтобы было и чтобы оно что-то делало, ну чтобы можно было о этом написать типа "для прогнозирования чего-то там использовали что-то там". Я в машинном обучении и анализе данных полный новичок и даже не знаю что и как можно в этой ситуации прогнозировать. Поэтому хочу спросить совета у знающих как это можно провернуть, не решение, а просто идеи что можно прогнозировать и каким методом. Такая система вроде называется risk assessment, но научные статьи по внедрению машинного обучения в такие системы, к сожалению, ничего мне не дали.
Заранее благодарен за любой совет и наводку, который подскажет в каком направлении двигаться!
Ответы (1 шт):
Сейчас уровень риска определяется простыми математическими формулами.
Вот и возьмите те штуки, которые участвуют в формулах, в качестве "фич". Я так понимаю, каждый вид риска считается отдельно, ну вот и заполните табличку, где будут эти "фичи" и значение целевой переменной - величина риска. А потом возьмите, например, обычную линейную регрессию, и примените её к фичам и целевой переменной.
Но, скорее всего, если всё уже считается формулами, то, возможно, машинное обучение вам и не поможет никак, получатся в итоге те же самые формулы. Но вам сейчас главное начать вообще вникать в тему. Почитайте про линейную регрессию для начала. Это по сути подбор коэффициентов для формулы вычисления целевой переменной по разным параметрам (фичам).