Optimal Thresholding to Maximize F1 Measure [Lipton+, 2014, ECML PKDD] 分類器が出力するスコアとF1値を最大化する閾値の関係を考察。calibrateされた分類器では、最適な閾値はF1最大値の1/2となる。全てのスコアが等しい場合は全て正例と予測するのが最適。 https://t.co/sUpI9pOImo #NowReading https://t.co/YQKzHDBVN1
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In multi-class classification, you run into how to optimize thresholds. "Optimal Thresholding of Classifiers to Maximize F1 Measure " shows multi-class F1 measures, and that F1 can be very sensitive to the so-called "Winner's Curse". #datascience https://t
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@WellsLucasSanto To my knowledge, Sara Hajian tackled with this problem: https://t.co/foOjn8NK7w https://t.co/2iG90H35fx
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大量のマルチラベル分類における損失関数としては、rank lossよりbinary cross entropyのほうが優れているっぽい?もうちょっと読んでみよう。 https://t.co/5gyNbdLbV1