Meta: Defining the Disaggregated Component Assignation Error Metric for Complex Time-Series Signal Data
Notice bibliographique
Résumé
Researchers designing disaggregation algorithms have constant debates as to what accuracy and error metrics to use to evaluate/measure performance. What is the best measure of the classification accuracy of the disaggregated components? What is the best way to measure the error in the magnitude of each signal component? In some cases, metrics that measure regression (for example, power consumption estimation) tend to report better than actual performance. We propose a novel metric based on quadratic programming that we coined the disaggregated component assignation error (DCAE). DCAE (pronounced like the worddecay) is suitable for blind source separation problems such as unsupervised disaggregation because it is robust under a set of fundamental test cases for disaggregation. The main motivation for this metric is to detect poor unsupervised disaggregation performance in cases where traditional classification or estimation metrics cannot. DCAE is tested using time-series power data with the classical disaggregation problem of nonintrusive load monitoring (NILM). DCAE demonstrates automatically matching unsupervised disaggregated appliance power readings to their corresponding ground-truth components.IEEE SOCIETY/COUNCILPower and Energy Society (PES), Signal Processing Society (SPS)DATA TYPE/LOCATIONTime-Series, Signals; n/aDATA DOI/PIDn/a
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».