Accuracy paradox

研究论文揭示酶预测模型中的准确性悖论

一篇题为“准确性悖论”的新研究论文强调了用于预测酶委员会（EC）编号的标准机器学习管道存在严重问题。研究发现，尽管一个系统取得了77.16%的总体高准确率，但其在特定EC类别（尤其是EC6）上的表现严重受损，召回率为0.00%。研究人员强调，默认决策阈值掩盖了生物信息学工作流程中的重大错误，并主张针对特定目标的阈值优化和事后一致性校准是可靠机器学习应用的关键保障措施。