Если у вас есть только модели и их оценки (например, значения метрик вроде accuracy, AUC, logloss, precision, recall и пр.), но нет доступа к исходным данным или истинным меткам классов, задача оценки метрик становится ограниченной. Однако даже в такой ситуации можно провести анализ достоверности, устойчивости и сравнительной значимости метрик. Ниже подробно рассмотрены возможные подходы.

🔹 1. Что означает "есть только модели и их оценки"?

Допустим, в вашем распоряжении:

• Значения метрик для каждой модели:

  • Например:
    Model A → Accuracy = 0.81, AUC = 0.87
    Model B → Accuracy = 0.78, AUC = 0.89

• Метрики получены:

  • на hold-out-выборке;

  • на кросс-валидации;

  • через бутстрап (иногда доступны доверительные интервалы).

Что отсутствует:

• Данные (features, labels);

• Предсказания моделей (raw scores или классы);

• Информация о дисбалансе классов или метках.

🔹 2. Проверка достаточности информации

Перед тем как делать выводы, необходимо понять:

• Какая метрика представлена (accuracy, precision, logloss и т.д.)?

• На какой выборке была измерена (валидация, тест, кросс-валидация)?

• Сколько данных использовалось?

• Есть ли доверительные интервалы, ошибка, std?

Если у вас есть только точечные значения метрик — вы не можете сказать ничего про стабильность оценки. Если есть ещё std или интервалы, можно сделать более уверенные выводы.

🔹 3. Методы оценки, доступные при отсутствии данных

📌 1. Сравнение моделей по метрикам

Если есть метрики разных моделей, можно:

• Построить таблицу сравнения:

  • Accuracy / AUC / Precision и т.д.

• Выбрать метрику, соответствующую цели задачи:

  • При дисбалансе классов — лучше AUC, F1, PR-AUC, а не Accuracy.

• Учесть переобучение:

  • Если метрика получена на обучении — возможен "leakage";

  • Надёжнее — метрика на валидации или кросс-валидации.

📌 2. Анализ устойчивости метрики (если есть несколько оценок)

Если на каждую модель есть метрика, рассчитанная по k фолдам (кросс-валидация), можно:

• Рассчитать среднее значение метрики;

• Оценить дисперсию или стандартное отклонение по фолдам;

• Построить доверительный интервал (например, бутстрап или Student-t при k > 30):

CI=xˉ±tα/2⋅skCI = \\bar{x} \\pm t_{\\alpha/2} \\cdot \\frac{s}{\\sqrt{k}}

Это позволяет понять, статистически значимо ли различие между моделями.

📌 3. Ранжирование моделей

Если моделей много, и у каждой есть метрика (или набор метрик), можно:

• Построить рейтинг моделей по каждой метрике;

• Оценить устойчивость ранжирования (например, с помощью Spearman correlation между метриками);

• Сделать агрегацию метрик (например, среднее ранговое значение, или составную метрику).

📌 4. Мета-анализ на основе метрик

Если модели обучались на разных данных, но по одинаковой процедуре (например, 5 моделей по 5 регионам), можно:

• Сравнивать распределение метрик по регионам/сценариям;

• Проверить, где модель стабильно лучше;

• Использовать мета-статистику (например, ANOVA по метрикам моделей разных групп).

📌 5. Проверка на переобучение (если есть training и test метрики)

Если для каждой модели есть:

- Accuracy (train) = 0.98     
- Accuracy (test) = 0.81  

→ можно сказать, что модель переобучена.

Если разница мала → возможно, модель хорошо обобщает.

Также можно рассчитать "gap" между обучением и валидацией:

Δ=TrainScore−ValScore\Delta = \text{TrainScore} - \text{ValScore}

Большой Δ → признак переобучения.

📌 6. Bayesian ranking моделей (если есть ошибки)

Если у вас есть метрики и их стандартные ошибки (например, от кросс-валидации или бутстрапа), можно использовать байесовские методы для оценки, какая модель с большей вероятностью лучше.

Пример — Bayesian hierarchical ranking:
Модель A → AUC = 0.86 ± 0.01
Модель B → AUC = 0.87 ± 0.03
→ несмотря на большую точку у B, с учётом неопределённости A может оказаться лучше.

📌 7. Графический анализ (если метрик много)

• Boxplot метрик (если несколько моделей по нескольким запускам);

• Barplot для сравнения метрик;

• Heatmap или clustermap при большом числе моделей и задач.

🔹 4. Что нельзя делать без данных

• Невозможно пересчитать метрику;

• Нельзя строить ROC-кривую, PR-кривую, Confusion Matrix;

• Нельзя менять отсечки (thresholds) для анализа precision-recall;

• Невозможно интерпретировать ошибку модели;

• Нельзя посчитать сложные метрики (logloss, Brier, calibration error).

🔹 Пример анализа (табличный вид)

Вывод:

• По AUC модель B лучшая, но с большой вариацией;

• Модель A чуть уступает по AUC, но стабильна;

• Модель C приоритетна, если важен recall.

🔹 Советы

• Запросите доступ к сырым предсказаниям, если возможно — даже просто классы или скоры.

• Если данные конфиденциальны — пусть поставщик моделей выдаёт метрики с доверительным интервалом.

• Используйте несколько метрик, так как одна метрика редко даёт полную картину.

• Сохраняйте не только значения, но и контекст оценки метрик (на каких данных, при каком split, какой threshold и т.д.).

Таким образом, даже без доступа к данным можно извлечь полезную информацию из имеющихся оценок моделей, при условии, что эти оценки представлены грамотно и сопровождаются хотя бы базовой статистикой.