論文の概要: From Uncertainty to Precision: Enhancing Binary Classifier Performance through Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07790v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 16:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 13:30:51.174450
• Title: From Uncertainty to Precision: Enhancing Binary Classifier Performance through Calibration
• Title（参考訳）: 不確実性から精度:校正によるバイナリ分類性能の向上
• Authors: Agathe Fernandes Machado, Arthur Charpentier, Emmanuel Flachaire, Ewen Gallic, Fran\c{c}ois Hu
• Abstract要約: モデル予測スコアはイベント確率として一般的に見なされるので、キャリブレーションは正確な解釈に不可欠である。 歪み評価のための様々なキャリブレーション尺度の感度を解析し,改良された指標であるローカルスコアを導入する。 これらの知見をランダムフォレスト分類器と回帰器を用いて実世界のシナリオに適用し、キャリブレーションを同時に測定しながら信用デフォルトを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3495246564946556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The assessment of binary classifier performance traditionally centers on discriminative ability using metrics, such as accuracy. However, these metrics often disregard the model's inherent uncertainty, especially when dealing with sensitive decision-making domains, such as finance or healthcare. Given that model-predicted scores are commonly seen as event probabilities, calibration is crucial for accurate interpretation. In our study, we analyze the sensitivity of various calibration measures to score distortions and introduce a refined metric, the Local Calibration Score. Comparing recalibration methods, we advocate for local regressions, emphasizing their dual role as effective recalibration tools and facilitators of smoother visualizations. We apply these findings in a real-world scenario using Random Forest classifier and regressor to predict credit default while simultaneously measuring calibration during performance optimization.
• Abstract（参考訳）: バイナリ分類器の性能評価は、伝統的に精度などのメトリクスを用いた識別能力に焦点を当てている。 しかしながら、これらの指標は、特に金融や医療といった繊細な意思決定ドメインを扱う場合、モデル固有の不確実性を無視していることが多い。 モデル予測スコアはイベント確率と見なされるので、正確な解釈には校正が不可欠である。 本研究では,歪み評価のための様々な校正尺度の感度を解析し,局所校正スコア(Local Calibration Score)を導入した。 再校正手法を比較することで,局所回帰を提唱し,効果的な再校正ツールとしての2つの役割と,よりスムーズな可視化のファシリテータを強調する。 これらの知見をランダムフォレスト分類器と回帰器を用いて実世界のシナリオに適用し、性能最適化時のキャリブレーションを同時に測定する。

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