Proposal to Add Penalized Brier Score (PBS) and Penalized Log Loss (PLL) Methods

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#99 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Read the linked reference implementation and its unit tests for PBS and PLL, then compare their API and scoring conventions with the existing scoringrules package. The issue proposes two new scoring methods but names no package files or tests; done would mean both methods are integrated with tests covering the stated propriety conditions.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

Hello @frazane ,

First, thank you for maintaining the excellent scoringrules package! I want to propose integrating the Penalized Brier Score (PBS) and Penalized Log Loss (PLL) methods from Ahmadian et al.'s work, which directly address limitations of traditional probabilistic scoring rules in classification tasks.

Key Advantages

  1. Fixes Critical Flaws

    • Resolves Brier Score/Log Loss failure to guarantee proper scoring in finite-sample regimes (Theorems/Proofs)
    • Introduces penalty term: `penalty = ensuring incorrect predictions always score worse than correct ones

  2. Theoretical Guarantees

    • Strictly proper by construction
    • Consistent model selection even with imperfect models

  3. Practical Benefits

    • Better guidance for early stopping and checkpointing
    • Robust to class imbalance
    • Computationally equivalent to traditional scores
Implementation Details

The reference Python implementation provides:

  • Vectorized PBS/PLL calculations
  • Unit tests verifying propriety conditions
  • Benchmarks against standard metrics

Would you consider adding these to scoringrules?

Paper: "Superior scoring rules..." (Ahmadian et al., Int. J. Approx. Reason. 2024)

Thank you for considering this contribution to improve probabilistic scoring!

Ngôn ngữ chính
Python
Star
108
Fork
15
Merge trung bình
2 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
19

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của frazane/scoringrules

Tất cả issue của frazane/scoringrules

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.