論文の概要: Area under the ROC Curve has the Most Consistent Evaluation for Binary Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10193v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 20:33:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:57.767451
• Title: Area under the ROC Curve has the Most Consistent Evaluation for Binary Classification
• Title（参考訳）: ROC曲線下の領域は、二項分類における最も一貫性のある評価を有する
• Authors: Jing Li,
• Abstract要約: 本研究は, 有病率の異なるデータ間でのモデル評価において, 測定値の整合性について検討する。 有病率の影響を受けない評価指標は、個々のモデルの一貫性のある評価と、モデルの集合の一貫性のあるランキングを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1850615666574806
• License:
• Abstract: The proper use of model evaluation metrics is important for model evaluation and model selection in binary classification tasks. This study investigates how consistent different metrics are at evaluating models across data of different prevalence while the relationships between different variables and the sample size are kept constant. Analyzing 156 data scenarios, 18 model evaluation metrics and five commonly used machine learning models as well as a naive random guess model, I find that evaluation metrics that are less influenced by prevalence offer more consistent evaluation of individual models and more consistent ranking of a set of models. In particular, Area Under the ROC Curve (AUC) which takes all decision thresholds into account when evaluating models has the smallest variance in evaluating individual models and smallest variance in ranking of a set of models. A close threshold analysis using all possible thresholds for all metrics further supports the hypothesis that considering all decision thresholds helps reduce the variance in model evaluation with respect to prevalence change in data. The results have significant implications for model evaluation and model selection in binary classification tasks.
• Abstract（参考訳）: モデル評価指標の適切な利用は、2進分類タスクにおけるモデル評価とモデル選択に重要である。 本研究では、異なる変数とサンプルサイズの関係を一定に保ちながら、異なる有病率のデータ間でモデルを評価する上で、異なる指標がいかに一貫したものであるかを検討する。 156データシナリオ,18モデル評価メトリクス,および5つの一般的な機械学習モデル,および単純無作為なランダムな推測モデルを分析してみると,有病率の影響を受けない評価指標は,個々のモデルのより一貫性のある評価と,モデルの一貫性のあるランキングを提供する。 特に、モデルを評価する際にすべての決定しきい値を考慮に入れたROC曲線(AUC)では、個々のモデルの評価において最小のばらつきがあり、モデルのランキングにおいて最小のばらつきがある。 すべてのメトリクスに対する全ての可能なしきい値を用いた近接しきい値解析は、すべての決定しきい値を考慮することで、データの頻度変化に対するモデル評価のばらつきを減らすことができるという仮説をさらに支持する。 その結果、2進分類タスクにおけるモデル評価とモデル選択に大きな影響を及ぼす。

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