論文の概要: A Closer Look at Classification Evaluation Metrics and a Critical Reflection of Common Evaluation Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16958v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 18:12:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-29 14:43:43.653051
• Title: A Closer Look at Classification Evaluation Metrics and a Critical Reflection of Common Evaluation Practice
• Title（参考訳）: 分類基準の概観と共通評価実践の批判的考察
• Authors: Juri Opitz,
• Abstract要約: 分類システムは数え切れないほど多くの論文で評価されている。 論文に示すように、予測を考慮し、一般的な評価指標の分析を行う。 その結果、メートル法の選択はしばしば説得力のある議論で支持されないことが示され、任意のランク付けを任意に見せることができる問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.091702876917282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classification systems are evaluated in a countless number of papers. However, we find that evaluation practice is often nebulous. Frequently, metrics are selected without arguments, and blurry terminology invites misconceptions. For instance, many works use so-called 'macro' metrics to rank systems (e.g., 'macro F1') but do not clearly specify what they would expect from such a 'macro' metric. This is problematic, since picking a metric can affect paper findings as well as shared task rankings, and thus any clarity in the process should be maximized. Starting from the intuitive concepts of bias and prevalence, we perform an analysis of common evaluation metrics, considering expectations as found expressed in papers. Equipped with a thorough understanding of the metrics, we survey metric selection in recent shared tasks of Natural Language Processing. The results show that metric choices are often not supported with convincing arguments, an issue that can make any ranking seem arbitrary. This work aims at providing overview and guidance for more informed and transparent metric selection, fostering meaningful evaluation.
• Abstract（参考訳）: 分類システムは数え切れないほど多くの論文で評価されている。 しかし,評価の実践がしばしば誤りであることがわかった。 しばしばメトリクスは議論なしで選択され、曖昧な用語は誤解を招きます。 例えば、多くの研究は、いわゆる「マクロ」メトリクスを使用してシステム(例えば「マクロF1」)をランク付けするが、そのような「マクロ」メトリックから何を期待するかを明確に定義していない。 これは、メトリクスの選択が論文の発見や共有タスクのランキングに影響を与える可能性があるため、プロセスの明確さを最大化すべきである、という問題である。 偏見と有病率という直感的な概念から、論文に示されているような期待を考慮し、一般的な評価指標の分析を行う。 そこで,近年の自然言語処理における共有タスクにおけるメトリクス選択について検討した。 その結果、メートル法の選択はしばしば説得力のある議論で支持されないことが示され、任意のランク付けを任意に見せることができる問題である。 本研究の目的は,より情報的かつ透明なメートル法選択のための概要とガイダンスを提供することであり,有意義な評価を促進することである。

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