ScoringBench：用适当评分规则评估表格回归分布预测
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ScoringBench：用适当评分规则评估表格回归分布预测
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AI 综述
Jonas Landsgesell、Pascal Knoll 和 Tizian Wenzel 提出开放可扩展基准 ScoringBench，用加权 CRPS、能量评分、区间评分等适当评分规则，配合标准点估计指标，评估表格基础模型及梯度提升树、MLP 等回归模型的完整预测分布。 基准覆盖 101 个来自不同领域的回归数据集，并通过基于 git 的排行榜支持社区贡献。论文摘要报告，其评估显示模型排名会随所选评分规则变化。
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最新进展10月14日 12:00
ScoringBench：用于以适当评分规则评估表格基础模型的基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AIScoringBench：用于以适当评分规则评估表格基础模型的基准
作者提出开放式基准 ScoringBench，使用加权 CRPS、能量评分和区间评分等适当评分规则 alongside 标准点估计指标，评估表格基础模型及其他回归模型的完整预测分布。该基准覆盖101个回归数据集，并提供基于 Demsar/autorank 和 z-score 的排序协议；论文摘要报告，模型排名会随评分规则变化。
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