F-mått är populära prestandamått, särskilt för uppgifter med obalanserade datamängder. Algoritmer för att lära sig att maximera F-åtgärder följer två tillvägagångssätt: den empiriska användbarhetsmaximeringen (EUM) lär sig en klassificering som har optimal prestanda på träningsdata, medan beslutsteorin lär sig en probabilistisk modell och sedan förutspår etiketter med maximal förväntad F-mätning. I detta dokument undersöker vi de teoretiska motiveringarna och kopplingarna för dessa två tillvägagångssätt, och vi studerar under vilka förhållanden det ena tillvägagångssättet är att föredra framför det andra med hjälp av syntetiska och verkliga dataset. Med tanke på exakta modeller tyder våra resultat på att de två tillvägagångssätten är asymptotiskt likvärdiga med tanke på stora tränings- och testset. Men empiriskt sett verkar EUM-metoden vara mer robust mot missspecifikation av modeller, och med tanke på en bra modell verkar den beslutsteoretiska metoden vara bättre för hantering av sällsynta klasser och ett scenario för anpassning till gemensamma domäner.
I REF klassificerar författarna systematiskt de befintliga metoderna för F β-maximering i två grupper: empirisk användbarhetsmaximering (EUM) och beslutsteoretiska metoder (DTA).
Optimizing F-measure: A Tale of Two Approaches
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}