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XAUC
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新研究质疑临床AI中基于AUC的公平性指标
一篇新发表在Hugging Face上的论文探讨了临床AI预测模型中公平性指标的复杂性，特别是关注基于曲线下面积（AUC）的指标。研究强调，AUC是一个不可折叠的指标，这意味着亚组和整体AUC值不能直接比较，这对现有公平性指标的解释提出了挑战。该研究批判性地评估了八个基于AUC的公平性指标，并建议报告一个包含整体、组内和跨组AUC组件的AUC矩阵。对于公平性指标，论文建议使用组内AUC奇偶性，并将跨组AUC奇偶性作为需要仔细解释的补充信息。
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新的HGE框架改进了电子商务GTV估计
研究人员开发了一个名为分层GTV估计（HGE）的新框架，以应对使用基于容器的展示范式的电子商务平台中估计总交易价值（GTV）的挑战。该框架通过采用混合集感知编码器（HSAE）来建模商品构成和特征交互，解决了高标签方差、标签稀疏性和动态商品异质性等问题。HGE还采用代理标签学习（PLL）策略来分解GTV，并使用残差校正和集成融合（RCEF）模块来结合商品级和容器级推理。该系统已部署，并在在线A/B测试中显示出显著的改进，使每搜索收入（R…