論文の概要: Clustering Validation with The Area Under Precision-Recall Curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01450v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 01:49:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 15:51:57.600801
• Title: Clustering Validation with The Area Under Precision-Recall Curves
• Title（参考訳）: 高精度リコール曲線における領域クラスタリング検証
• Authors: Pablo Andretta Jaskowiak and Ivan Gesteira Costa
• Abstract要約: クラスタリングバリデーションインデックス(CVI)は、実際のアプリケーションシナリオにおけるクラスタリングバリデーションを可能にする。 我々はこれらがCVIとして適切であるだけでなく、クラスタ不均衡の存在においても好ましいことを示します。 提案したCVIと最先端のCVIを、実データおよびシミュレーションデータセット上で総合的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Confusion matrices and derived metrics provide a comprehensive framework for the evaluation of model performance in machine learning. These are well-known and extensively employed in the supervised learning domain, particularly classification. Surprisingly, such a framework has not been fully explored in the context of clustering validation. Indeed, just recently such a gap has been bridged with the introduction of the Area Under the ROC Curve for Clustering (AUCC), an internal/relative Clustering Validation Index (CVI) that allows for clustering validation in real application scenarios. In this work we explore the Area Under Precision-Recall Curve (and related metrics) in the context of clustering validation. We show that these are not only appropriate as CVIs, but should also be preferred in the presence of cluster imbalance. We perform a comprehensive evaluation of proposed and state-of-art CVIs on real and simulated data sets. Our observations corroborate towards an unified validation framework for supervised and unsupervised learning, given that they are consistent with existing guidelines established for the evaluation of supervised learning models.
• Abstract（参考訳）: 混乱行列と派生メトリクスは、機械学習におけるモデルパフォーマンスを評価するための包括的なフレームワークを提供する。 これらはよく知られ、教師付き学習領域、特に分類において広く使われている。 驚くべきことに、このようなフレームワークはクラスタリングバリデーションのコンテキストで十分に検討されていない。 実際、最近になってこのようなギャップが、実際のアプリケーションシナリオでクラスタリング検証を可能にする内部/関係クラスタリング検証インデックス(cvi)であるroc curve for clustering(aucc)の領域の導入によって埋められている。 本研究では,クラスタリング検証のコンテキストにおける精度-リコール曲線(および関連するメトリクス)について検討する。 我々はこれらがCVIとして適切であるだけでなく、クラスタ不均衡の存在においても好ましいことを示す。 実データとシミュレーションデータを用いて,提案および最先端cvisの総合評価を行う。 我々の観察は、教師付き学習モデルの評価のために確立された既存のガイドラインと一致しているため、教師付き学習と教師付き学習の統一検証フレームワークに一致している。

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