분류기 성능 연구를 위한 순열 테스트

우리는 분류 오류의 행동을 평가하기 위한 순열 기반 p-값의 프레임워크를 탐구합니다. 이 논문에서는 두 가지 간단한 순열 테스트를 연구합니다. 첫 번째 테스트는 데이터에서 레이블을 순열하여 영 분포를 추정합니다. 이는 계산 생물학의 분류 문제에서 광범위하게 사용되어 왔습니다. 두 번째 테스트는 통계에서 전통적으로 사용되는 제한된 임의화 기술에 영감을 받아 클래스 내에서 특성의 순열을 생성합니다. 우리는 이러한 테스트의 속성을 연구하고 실제 및 합성 데이터에 대한 광범위한 실증 평가를 제공합니다. 우리의 분석은 순열 테스트를 통해 분류 오류를 연구하는 것이 효과적임을 보여줍니다. 특히, 제한된 순열 테스트는 분류기가 데이터의 특성 간 상호 의존성을 이용하는지 여부를 명확하게 드러냅니다.