論文の概要: Hierarchical confusion matrix for classification performance evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09461v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 19:31:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 16:09:47.804263
• Title: Hierarchical confusion matrix for classification performance evaluation
• Title（参考訳）: 分類性能評価のための階層的混乱行列
• Authors: Kevin Riehl, Michael Neunteufel, Martin Hemberg
• Abstract要約: 階層的混乱行列の概念を開発し、階層的分類問題にその適用性を証明する。 我々は,3つの実世界の階層的分類のベンチマークにおけるモデルを評価するために,新しい混乱行列に基づく測度を用いる。 その結果、このアプローチの理性とその階層的分類問題を評価するための有用性について概説した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we propose a novel concept of a hierarchical confusion matrix, opening the door for popular confusion matrix based (flat) evaluation measures from binary classification problems, while considering the peculiarities of hierarchical classification problems. We develop the concept to a generalized form and prove its applicability to all types of hierarchical classification problems including directed acyclic graphs, multi path labelling, and non mandatory leaf node prediction. Finally, we use measures based on the novel confusion matrix to evaluate models within a benchmark for three real world hierarchical classification applications and compare the results to established evaluation measures. The results outline the reasonability of this approach and its usefulness to evaluate hierarchical classification problems. The implementation of hierarchical confusion matrix is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,階層的混乱行列という新しい概念を提案し,階層的分類問題の特異性を考慮しつつ,二元的分類問題から一般的混乱行列(flat)評価手法への扉を開く。 一般化された形式への概念を開発し,有向非巡回グラフ,マルチパスラベリング,非強制リーフノード予測といった階層的分類問題に適用可能であることを証明した。 最後に,3つの実世界階層分類アプリケーションのベンチマークにおけるモデル評価に,新しい混乱行列に基づく尺度を用い,その結果を確立された評価尺度と比較する。 本手法の妥当性と階層的分類問題の評価に有用性について概説する。 階層的混乱マトリックスの実装はgithubで公開されている。

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