AIの性能評価は指標の特性を十分吟味してから行うべき (IMAGE)

Kyoto University

AIの性能評価は指標の特性を十分吟味してから行うべき

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AIの性能評価指標は、ヒートマップとiCDF（逆累積分布関数）を使って検証することができる。ACCがAIの性能を過大に評価する危険性がある一方、MCCは性能を正確に評価できる厳密な評価指標であることなどが分かる。実験で使うAIを評価する前に、本研究の手法によって指標そのものの特性を十分に吟味すべきである。

Credit

Kyoto University / JB Brown

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