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集計評価の課題

一般的な機械学習のベンチマークでは、複数のデータセットにわたる平均スコアや順位で性能をまとめます。これは、安定したモデルを選ぶ際には役立ちます。しかし、特定のデータセットで最高の性能を出すには、どのモデルが必要かという問いには答えられません。集計による評価は、モデルが持つ独自の強みを見えなくする可能性があります。

新しい評価の視点

私たちは、データごとの最高の性能に注目すべきだと考えます。これは「データ中心の最高性能限界点」と呼ぶことができます。この限界点に沿って、モデルを評価するべきです。あるモデルが、他のモデルと比較して、この限界点上でどこに位置するかで分類します。それにより、モデルは「不可欠」「十分」「冗長」「不十分」のいずれかに分けられます。

評価指標の再考

この考え方を「TabArena」というベンチマークに適用しました。その結果、従来の集計指標は、モデルの一貫性や失敗の少なさを測る傾向が強いことが分かりました。しかし、データごとの不可欠な強みとはあまり関係がありません。多くのデータセットでそこそこの性能を出すモデルは評価されます。一方で、特定のデータセットで唯一の強みを持つモデルは、集計評価では平凡に見えてしまいます。

私たちの見解

したがって、ベンチマークの進歩は、集計指標の改善だけでは測れません。新しいモデルが、データセット全体で達成可能な最高性能の集合を広げているか。この点も合わせて評価すべきです。モデルの真の価値は、平均値だけでは見えてこないものです。

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文賢 →
柴亮太
柴亮太の視点

ベンチマークの集計値は、モデルの真の力を隠します。特定のデータで最高の性能を出すモデルを見つけるのが重要です。平均値に惑わされず、一次情報を取りに行きます。それが最速の道です。