不同程式語言及其組件中機器學習評估指標的差異：標準化的必要性

Concepts de base

不同程式語言和軟體平台對機器學習評估指標的計算方式存在差異，這可能導致研究結果不一致，因此急需制定標準化的評估指標，以確保機器學習評估的可靠性和可重複性。

Résumé

參考文獻： Salmanpour, M. R., Alizadeh, M., Mousavi, G., Sadeghi, S., Amiri, S., Oveisi, M., ... & Hacihaliloglu, I. (2024). Machine Learning Evaluation Metric Discrepancies across Programming Languages and Their Components: Need for Standardization. arXiv preprint arXiv:2401.01961.
研究目標： 本研究旨在評估不同程式語言（Python、R 和 Matlab）及其組件在計算機器學習評估指標時的一致性，並探討標準化這些指標的必要性。
方法： 研究人員使用了多個醫學影像數據集，並針對不同的機器學習任務（包括分類、迴歸、分群、相關性分析、統計檢定、分割和圖像轉換）採用了不同的演算法。他們比較了 Python 函式庫、R 套件和 Matlab 函數在計算約 60 個評估指標時所產生的結果。
主要發現： 研究發現，不同程式語言和組件在計算某些評估指標時存在顯著差異，例如二元分類中的精確率、召回率和 F1 分數，分群分析中的集群內平方和 (WCSS)，多個統計檢定，以及分割任務中的 IoU。然而，也有一些指標在不同平台上表現出一致性，例如二元分類中的準確率、平衡準確率、Cohen's Kappa、F-beta 分數、MCC、幾何平均數、AUC 和對數損失。
主要結論： 研究結果強調了標準化機器學習評估指標的必要性，以確保不同平台上結果的可比性和可靠性。作者建議未來的研究應針對不同任務使用一致的指標，以便有效地比較機器學習技術和解決方案。
意義： 這項研究對於確保機器學習研究的可重複性和可靠性具有重要意義。標準化的評估指標將使研究人員能夠更準確地比較不同模型的效能，並促進更可靠的機器學習模型的開發。
局限性和未來研究方向： 本研究主要關注醫療保健應用，特別是醫學影像，這可能會限制其結果對其他領域的普遍適用性。未來的研究可以進一步探討其他領域中評估指標的一致性問題，並開發一個全面的評估指標庫，以確保其有效性和可靠性。

Stats

本研究使用了 88 個組件，包括 29 個 Python 函式庫、31 個 R 套件和 28 個 Matlab 函數，用於計算不同的評估指標。
研究人員評估了大約 60 個指標，涵蓋了二元分類、多類別分類、迴歸、分群、相關性分析、統計檢定、分割和圖像轉換等多種機器學習任務。

Idées clés tirées de

Machine Learning Evaluation Metric Discrepancies across Programming Languages and Their Components: Need for Standardization

by Mohammad R. ... à arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12032.pdf

Questions plus approfondies

除了標準化評估指標之外，還有哪些其他方法可以提高機器學習研究的可重複性和可靠性？

除了標準化評估指標之外，以下幾種方法也可以有效提高機器學習研究的可重複性和可靠性：

數據和程式碼的共享與公開:

建立公開數據集: 鼓勵研究者將研究中使用的數據集公開，方便其他研究者復現實驗結果，並進行更深入的分析。
共享程式碼和實驗設置: 公開研究中使用的程式碼，包括數據預處理、模型訓練和評估的程式碼，以及相關的實驗設置，例如超參數選擇、隨機種子等。可以使用程式碼託管平台（如GitHub、GitLab）進行版本控制和共享。
使用標準化數據格式和元數據: 採用統一的數據格式（如CSV、JSON）和元數據標準，方便數據的交換和理解。

詳細記錄實驗過程和結果:

使用實驗記錄本: 記錄實驗過程中的所有細節，包括數據收集和預處理方法、模型選擇和訓練過程、評估指標和結果等。可以使用電子筆記本（如Jupyter Notebook）將程式碼、結果和文字說明整合在一起。
使用版本控制系統: 追蹤程式碼和數據的修改歷史，方便回溯和比較不同版本的實驗結果。
保存模型和訓練日誌: 保存訓練好的模型文件，以及訓練過程中的日誌信息，例如損失函數值、準確率等，方便後續分析和比較。

使用容器化技術和虛擬環境:

使用Docker等容器化技術: 將程式碼、數據和運行環境打包成一個可移植的容器，確保實驗在不同的計算平台上都能以相同的方式運行。
使用虛擬環境: 為每個項目創建獨立的虛擬環境，避免不同項目之間的軟體包版本衝突。

促進同行評審和社區合作:

鼓勵同行評審: 在發表論文之前，鼓勵同行評審，檢查實驗設計、數據分析和結果解釋的合理性和正確性。
參與社區合作: 積極參與機器學習社區的合作，分享研究成果和經驗，共同探討提高研究可重複性的方法。

通過綜合運用以上方法，可以有效提高機器學習研究的可重複性和可靠性，促進研究成果的交流和共享，推動機器學習領域的健康發展。

不同程式語言的設計理念和實現方式如何影響其對機器學習評估指標的計算？

不同程式語言的設計理念和實現方式會從以下幾個方面影響其對機器學習評估指標的計算，進而導致結果的差異：

數值精度和數據類型:

浮點數表示: 不同程式語言處理浮點數的精度和舍入方式可能存在差異，例如 Python 默认使用双精度浮点数，而 R 默认使用单精度浮点数，这会导致计算结果的微小差异，尤其是在涉及大量迭代计算的情况下。
數據類型轉換: 不同程式語言在進行數據類型轉換時，例如將整數轉換為浮點數，可能採用不同的轉換規則，進而影響計算結果。

函數庫和算法實現:

算法版本和參數設置: 即使是相同的評估指標，不同程式語言的函數庫可能使用不同的算法版本或默認參數設置，例如随机森林算法的树的数量、深度等，这会导致计算结果的差异。
底層函數庫: 一些程式語言的函數庫可能依赖于其他底层函数库，例如用于线性代数计算的 BLAS 和 LAPACK 库，不同底层函数库的实现方式也会影响最终的计算结果。

程式碼風格和執行環境:

程式碼优化: 不同程式語言的編譯器或解释器可能采用不同的代码优化策略，例如循环展开、向量化等，这会影响代码的执行效率和计算结果的精度。

并行计算: 一些程式語言支持并行计算，例如 Python 的 multiprocessing 模块，如果评估指标的计算涉及到并行计算，不同的并行策略和实现方式也会影响最终结果。

社區維護和更新頻率:

函數庫維護: 不同程式語言的函數庫由不同的开发者和社区维护，维护的积极程度和更新频率也会影响函数库的质量和计算结果的可靠性。

以下是一些具体的例子：

Python 的 scikit-learn: 该函数库使用 Cython 对部分代码进行了优化，以提高计算效率，但这也可能导致与其他使用不同优化策略的程式語言相比，结果略有差异。
R 的 data.table: 该函数库以其高效的数据处理能力著称，但在处理大数据集时，其内存管理机制可能与其他程式語言不同，进而影响计算结果。
为了减少这些差异带来的影响，可以考虑以下几点：

尽量使用相同版本的函数库和算法: 在比较不同程式語言的计算结果时，应尽量使用相同版本的函数库和算法，并统一参数设置。
注意数据类型和数值精度: 在进行数据处理和计算时，应注意数据类型和数值精度，尽量避免不必要的类型转换和精度损失。
参考多个来源的结果: 不要完全依赖于单一程式語言或函数库的计算结果，可以参考多个来源的结果进行比较和验证。
总而言之，了解不同程式語言的設計理念和實現方式，以及它们对机器学习评估指标计算的影响，对于正确解读和比较不同研究的结果至关重要。

如何在鼓勵創新和快速發展的同時，建立一個標準化且靈活的機器學習評估框架？

要在鼓勵創新和快速發展的同時，建立一個標準化且靈活的機器學習評估框架，需要在標準化和靈活性之間取得平衡。以下是一些建議：
1. 建立核心指標集:

識別通用任務和指標: 針對常見的機器學習任務（如分類、回歸、聚類等），確定一組核心評估指標，例如準確率、精確率、召回率、F1 分數等。
制定明確的計算方法和標準: 為每個核心指標制定明確的計算方法和標準，避免因實現方式不同而導致結果差異。可以參考現有的標準化組織，例如 ISO、IEEE 等，或由業界領先的學術機構和企業組成聯盟制定標準。
2. 支持可擴展性和模組化:

設計模組化框架: 將評估框架設計成模組化的結構，允許使用者根據需要添加新的指標、數據集和模型。
開發擴展接口: 提供標準化的擴展接口，方便第三方開發者貢獻新的指標和功能，例如插件机制、API 接口等。
3. 促進透明度和可解釋性:

提供詳細的文檔和示例: 為評估框架提供詳細的文檔和示例，說明每個指標的含義、計算方法和適用場景，帮助使用者理解和使用评估结果。
支持指標可視化: 開發可視化工具，以直觀的方式展示評估結果，例如ROC 曲線、PR 曲線等，方便使用者分析和比較不同模型的性能。
4. 構建開源社區和生態系統:

開源評估框架: 將評估框架開源，吸引更多開發者參與貢獻和維護，例如 TensorFlow Model Analysis、MLflow 等。
鼓勵社區貢獻: 建立獎勵機制，鼓勵社區貢獻新的指標、數據集和模型，例如舉辦竞赛、提供獎金等。
5. 平衡標準化和靈活性:

避免过度标准化: 過度標準化會扼殺創新，應允許使用者根據特定任務和需求選擇合適的指標和評估方法。
提供靈活的配置選項: 允許使用者自定義指標計算方法、數據集划分方式等，以滿足不同的評估需求。
以下是一些額外的建議:

參考其他領域的經驗: 可以參考其他領域，例如軟體工程、數據挖掘等，在評估方法和標準化方面的經驗。
持續改進和更新: 機器學習領域發展迅速，評估框架也需要不斷改進和更新，以適應新的技術和應用場景。
通過以上措施，可以建立一個既能鼓勵創新和快速發展，又能確保評估結果標準化和可靠性的機器學習評估框架，促進機器學習技術的健康發展和應用落地。