تقييم حساس للخطأ للمتغيرات المستهدفة الترتيبية

مراجعات المنتج ومسوحات الرضا البحث عن ملاحظات العملاء في شكل المقاييس المرتبة. في هذه الإعدادات، فإن مقاييس التقييم المستخدمة على نطاق واسع بما في ذلك F1 والدقة تتجاهل المرتبة في الردود (على سبيل المثال، على الأرجح "من المحتمل أن تكون على الأرجح"). في هذه الورقة، نفترض أن ترتيب قيم الفصل مهم لتقييم المصنفين على المتغيرات المستهدفة الترتيبية ويجب عدم الانتهاء. لاختبار هذه الفرضية، قارنا تصنيف التصنيف متعدد الفئة (MC) والانحدار الترتيبي (أو) من خلال تطبيق أو و MC إلى المهام القياسية التي تنطوي على متغيرات مستهدفة ترتيبية باستخدام نفس الهندسة المعمارية الأساسية الأساسية. تظهر النتائج التجريبية أنه في حين أن MC تفوق أو لبعض مجموعات البيانات في الدقة و F1، أو أفضل بكثير من MC لتقليل الخطأ بين التنبؤ والهدف لجميع المعايير، كما هو موضح بواسطة مقاييس حساسة للخطأ، E.G. خطأ متوسط ​​التربيع (MSE) وارتباط سبيرمان. تحفز النتائج الخاصة بنا الحاجة إلى إنشاء مقاييس متسقة حساسة للخطأ لتقييم المعايير مع المتغيرات المستهدفة الترتيبية، ونأمل أن تحفز الاهتمام باستكشاف الخسائر البديلة للمشاكل الترتيبية.