Evaluating Binary Classification Algorithms on Data Lakes Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to conduct a comprehensive evaluation of binary classification algorithms within data lakes, employing a diverse array of metrics.Binary classification algorithms, which categorize inputs into one of two distinct classes, were scrutinized to determine their efficacy.The research focused on the evaluation techniques applicable to these algorithms.Methods for assessing algorithmic efficiency were investigated, including logistic regression, error function, regularization, and ancillary training tools within the dataset.A detailed analysis of the parameters pertinent to classifier evaluation was performed, encompassing accuracy, confusion matrix, precision, recall, decision threshold, F1 score, and the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve.A critical comparison between the ROC and Precision-Recall (PR) curves was conducted, with particular attention to the Area Under the Curve (AUC) metric.The study's methodology involved training a classifier on the UCI Machine Learning Repository's Breast Cancer Wisconsin dataset, followed by the calibration of the precision/recall ratio.The findings of this study offer an in-depth examination of various evaluation metrics and threshold optimization techniques, thereby augmenting the comprehension of binary classifier performance.Practitioners are provided with guidance to select suitable metrics and thresholds tailored to specific contexts.Furthermore, the study's insights into the strengths and limitations of these metrics across heterogeneous datasets promote refined practices in machine learning and data analysis, facilitating more strategic model selection and deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».