論文の概要: Comparing Classifiers: A Case Study Using PyCM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13482v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 21:37:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.109539
• Title: Comparing Classifiers: A Case Study Using PyCM
• Title（参考訳）: 分類器の比較:PyCMを用いたケーススタディ
• Authors: Sadra Sabouri, Alireza Zolanvari, Sepand Haghighi,
• Abstract要約: 評価指標の選択がモデルの有効性の解釈をどう変えるかを示す。 本研究は,モデル性能の小さいが重要な違いを明らかにするために,多次元評価フレームワークが不可欠であることを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0052405518945386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Selecting an optimal classification model requires a robust and comprehensive understanding of the performance of the model. This paper provides a tutorial on the PyCM library, demonstrating its utility in conducting deep-dive evaluations of multi-class classifiers. By examining two different case scenarios, we illustrate how the choice of evaluation metrics can fundamentally shift the interpretation of a model's efficacy. Our findings emphasize that a multi-dimensional evaluation framework is essential for uncovering small but important differences in model performance. However, standard metrics may miss these subtle performance trade-offs.
• Abstract（参考訳）: 最適な分類モデルを選択するには、モデルの性能の堅牢で包括的な理解が必要である。 本稿では,PyCMライブラリのチュートリアルとして,多クラス分類器の深層評価を行う上での有用性を示す。 2つの異なるケースシナリオを調べることで、評価指標の選択がモデルの有効性の解釈を根本的に変えることができるかを説明する。 本研究は,モデル性能の小さいが重要な違いを明らかにするために,多次元評価フレームワークが不可欠であることを強調した。 しかし、標準的なメトリクスはこれらの微妙なパフォーマンスのトレードオフを見逃してしまうかもしれません。

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