When does validation design change the answer? A simulation study and two empirical applications in clustered longitudinal health data
Cette étude démontre que si la corrélation intra-grappe est nécessaire pour la fuite de validation au niveau des lignes, la taille des grappes agit comme la contrainte limitante dans les données réelles, suggérant que les chercheurs devraient prioriser la validation temporelle et utiliser des diagnostics pré-modélisation pour déterminer quand des conceptions de validation plus strictes sont réellement requises.
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Dans le monde de la prédiction médicale, les scientifiques construisent des modèles informatiques pour deviner ce qui pourrait se passer ensuite : un patient reviendra-t-il à l'hôpital, ou une nouvelle épidémie de maladie se propagera-t-elle ? Pour savoir si ces conjectures sont bonnes, les chercheurs doivent les tester. La méthode standard consiste à diviser un tas de données en deux tas : un pour enseigner au modèle, et un pour le tester. Mais les données de santé du monde réel sont désordonnées. Elles sont souvent regroupées (clustered), ce qui signifie que de nombreux enregistrements proviennent de la même source, comme plusieurs visites du même patient ou plusieurs rapports sur le même événement de maladie. Si un modèle voit le même patient à la fois dans le tas d'enseignement et dans le tas de test, il peut faire du surapprentissage (overfitting). Il n'apprend pas la maladie ; il mémorise simplement le patient. Cela donne un faux sentiment de confiance, faisant paraître le modèle brillant alors qu'il est en réalité simplement doué pour reconnaître des visages familiers. Pendant des années, la règle d'or a été de toujours maintenir ces groupes séparés lors des tests, quoi qu'il arrive.
Une nouvelle étude remet en question cette règle rigide. Des chercheurs du ministère de la Défense nationale de Corée du Sud et de l'Université nationale de Séoul ont posé une question simple mais cruciale : cette règle de séparation est-elle réellement importante pour chaque jeu de données, ou perdons-nous des efforts dans certains cas ? Ils voulaient savoir exactement quand le choix de la manière de diviser les données modifie la réponse finale, et de combien. Ils ont examiné deux situations très différentes du monde réel : une archive massive de rapports mondiaux sur les éruptions de maladies et une vaste collection de dossiers hospitaliers pour des patients diabétiques. En effectuant des simulations contrôlées puis en appliquant leurs tests à ces archives réelles, ils ont découvert que l'ancienne règle n'est pas toujours nécessaire. En fait, pour les deux ensembles de données qu'ils ont examinés, la séparation stricte n'a fait presque aucune différence au score final. Le véritable danger, ont-ils découvert, n'était pas le regroupement en soi, mais le passage du temps.
L'équipe a commencé par créer des milliers de faux ensembles de données sur un ordinateur pour comprendre la mécanique du problème. Ils pouvaient augmenter ou diminuer trois ingrédients spécifiques : à quel point les caractéristiques au sein d'un groupe se ressemblaient, à quel point le résultat était le même pour tout le monde dans un groupe, et à quel point les règles du jeu changeaient au fil du temps. Ils ont découvert que lorsque les données étaient statiques et que les groupes étaient petits, le surapprentissage était minimal. Mais lorsque les groupes étaient grands et que le résultat était identique pour tout le monde dans le groupe, le surapprentissage devenait sévère, gonflant le score du modèle de plus de vingt points. Cependant, ils ont également découvert un quatrième facteur, souvent négligé : la taille du groupe. Même si les données au sein d'un groupe étaient parfaitement identiques, si le groupe ne comportait qu'une ou deux entrées, il n'y avait rien pour que le modèle fasse du surapprentissage.
Armés de cette compréhension, les chercheurs se sont tournés vers leur premier test réel : une archive de vingt-quatre ans de rapports de l'Organisation mondiale de la Santé sur les éruptions de maladies. Dans ce jeu de données, un seul rapport pouvait générer plusieurs lignes de données pour différents pays. Les chercheurs testaient un modèle pour prédire si un rapport mentionnait une catégorie spécifique d'agents biologiques dangereux. Les données étaient ici théoriquement parfaites pour le surapprentissage : le résultat était identique pour chaque ligne d'un rapport, et les caractéristiques étaient hautement corrélées. Selon toutes les anciennes règles, cela aurait dû être un désastre pour un test standard. Pourtant, lorsqu'ils ont calculé les chiffres, la différence entre un test standard et un test strict était infime, moins d'un point de pourcentage. La raison était simple : la plupart des rapports dans l'archive étaient des entrées uniques. Il n'y avait pas de lignes répétées pour laisser fuiter l'information. Le modèle n'avait aucune chance de mémoriser le groupe car les groupes étaient presque toujours seuls.
Ils ont ensuite testé un second ensemble de données, portant cette fois sur les réadmissions hospitalières de patients diabétiques. Ici, les groupes naturels étaient les patients individuels, dont beaucoup avaient été admis plusieurs fois. Dans ce cas, les caractéristiques étaient quelque peu similaires pour un même patient, mais le résultat ne l'était pas. Le fait qu'un patient soit réadmis un mois ne permettait pas de prédire fortement s'il serait réadmis le mois suivant. Cet ensemble de données se situait à l'autre extrémité du spectre : les groupes étaient répétés, mais les résultats ne l'étaient pas. Là encore, la règle de séparation stricte n'a fait presque aucune différence au score final. Le modèle ne pouvait pas faire de surapprentissage car connaître le patient n'aidait pas à deviner le résultat.
La découverte la plus frappante est survenue lorsque les chercheurs ont observé le temps. Dans l'archive des éruptions de maladies, ils ont comparé la performance du modèle sur des données du passé par rapport à des données du futur. Tandis que la séparation stricte des groupes changeait à peine le score, la séparation des données par le temps a tout changé. Un modèle qui semblait parfait lors des tests internes a chuté de manière spectaculaire lors des tests sur des données d'une période ultérieure. Le score est passé d'un sommet de 0,96 à un bas de 0,62, un écart massif qui a révélé que le modèle avait échoué à s'adapter aux changements de signalement des maladies au fil des années. Les chercheurs ont découvert que la dérive temporelle était quarante fois plus dommageable pour la fiabilité du modèle que l'échec de la séparation des groupes.
L'étude conclut que l'application automatique et aveugle de la séparation stricte des groupes n'est pas toujours la bonne approche. C'est un outil qui ne doit être utilisé que lorsque trois conditions spécifiques sont réunies : les données doivent comporter des entrées répétées au sein des groupes, les caractéristiques doivent porter l'identité du groupe, et le résultat doit être partagé au sein de ce groupe. Si l'un de ces éléments manque, l'effort de séparation des groupes n'apporte presque rien. Au lieu de cela, les chercheurs soutiennent que le véritable accent doit être mis sur la validation temporelle. Lorsque les données proviennent d'un monde changeant, le test le plus important est de voir si le modèle fonctionne sur des données du futur, et non simplement sur des données du passé qui ont été mélangées. En vérifiant la taille des groupes et la cohérence des résultats avant de construire un modèle, les scientifiques peuvent décider s'ils doivent consacrer leur énergie à séparer les groupes ou à tester le facteur temps. Dans les deux cas étudiés, la réponse était claire : le test temporel importait, et le test de groupe non.
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