Enhanced Cross-Validation Methods Leveraging Clustering Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of emerging and established learning algorithms warrants scrutiny.This examination is intrinsically linked to the results of classification performance.The primary determinant influencing these results is the distribution of the training and test data presented to the algorithms.Existing literature frequently employs standard and stratified (S-CV and St-CV) k-fold cross-validation methods for the creation of training and test data for classification tasks.In the S-CV method, training and test groups are formed via random data distribution, potentially undermining the reliability of performance results calculated post-classification.This study introduces innovative cross-validation strategies based on kmeans and k-medoids clustering to address this challenge.These strategies are designed to tackle issues emerging from random data distribution.The proposed methods autonomously determine the number of clusters and folds.Initially, the number of clusters is established via Silhouette analysis, followed by identifying the number of folds according to the data volume within these clusters.An additional aim of this study is to minimize the standard deviation (Std) values between the folds.Particularly in classifying large datasets, the minimized Std negates the need to present each fold to the system, thereby reducing time expenditure and system congestion/fatigue.Analyses were carried out on several large-scale datasets to demonstrate the superiority of these new CV methods over the S-CV and St-CV techniques.The findings revealed superior performance results for the novel strategies.For instance, while the minimum Std value between folds was 0.022, the maximum accuracy rate achieved was approximately 100%.Owing to the proposed methods, the discrepancy between the performance outputs of each fold and the overall average is statistically minimized.The randomness in creating the training/test groups, which has been previously identified as a negative contributing factor to this discrepancy, has been significantly reduced.Hence, this study is anticipated to fill a critical and substantial gap in the existing literature concerning the formation of training/test groups in various classification problems and the statistical accuracy of performance results.
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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 | 0,028 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».