如何设计真正有用的机器学习评估任务

Good Benchmarks

• 提出五项标准：正确、可解、可验证、描述清晰、有挑战性
• 强调任务应贴近真实场景，用从业者语言描述结果而非方法
• 适合研究评估体系的学者与算法开发者参考

好的任务应当具备正确性、可解性、可验证性、描述清晰性和因有趣原因带来的难度。最佳任务应能描述一位经验丰富的从业者会识别的真实问题，使用从业者熟悉的语言，并通过验证结果而非方法来测试性能。

原文摘要 · Abstract (English)

Good tasks are correct, solvable, verifiable, well-specified, and hard for interesting reasons. The best tasks describe a real problem an experienced practitioner would recognize, in language a practitioner would use, with tests that verify the outcome rather than the approach.

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