使用误差敏感性剖面测量分类模型的敏感性
机器学习
2026-04-29 v1 人工智能
摘要
训练数据的质量对机器学习模型的性能至关重要。本文提出了误差敏感性剖面（ESP）。它量化了模型性能对单个特征或多个特征中误差的敏感性。利用 ESP，可以根据最可能影响模型性能的误差类型和特征来确定数据清洗工作的优先级。为了支持该指标的计算，我们创建了一套名为 \dirty 的集成工具。我们在两个广泛使用的数据集上使用 14 个分类模型进行了广泛的实验研究，结果表明，性能退化并不总是能通过与目标变量的简单相关性来预测。
引用
@article{arxiv.2604.25765,
title = {Measuring the Sensitivity of Classification Models with the Error Sensitivity Profile},
author = {Andrea Maurino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.25765},
year = {2026}
}