COPA: Comparing the incomparable in multi-objective model evaluation

📄 arXiv: 2503.14321v3 📥 PDF

作者: Adrián Javaloy, Antonio Vergari, Isabel Valera

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-03-18 (更新: 2025-11-11)

备注: 29 pages, 18 figures. Under submission

💡 一句话要点

COPA：通过相对排序比较多目标模型评估中的不可比指标。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多目标优化 模型选择 帕累托前沿 相对排序 公平机器学习

📋 核心要点

  1. 现有模型评估方法难以有效比较和聚合多个异构目标，导致模型选择耗时且依赖专家知识。
  2. COPA通过将目标函数转换为相对排序，使其可比，进而实现自动归一化和聚合，辅助用户探索帕累托前沿。
  3. 实验表明，COPA在公平机器学习、领域泛化、AutoML和基础模型等领域表现出色，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

在机器学习（ML）中，我们经常需要在数百个训练好的模型中选择一个，选择依据是准确性、鲁棒性、公平性或可扩展性等多个目标。然而，如何比较、聚合以及最终权衡这些目标通常并不明确，这使得模型选择成为一项耗时的任务，需要专家知识，因为目标可能以不同的单位和尺度进行衡量。本文研究了如何自动归一化和聚合目标，以系统地帮助用户浏览其帕累托前沿。为此，我们使用累积函数（通过相对排序近似）使不可比的目标变得可比。因此，我们提出的方法COPA可以聚合它们，同时匹配用户特定的偏好，从而使从业者能够有意义地浏览和搜索帕累托前沿中的模型。我们展示了COPA在模型选择和基准测试任务中的潜在影响，涵盖了公平机器学习、领域泛化、AutoML和基础模型等不同的ML领域，在这些领域中，传统的归一化和聚合目标的方法都存在不足。

🔬 方法详解

问题定义：在多目标模型评估中，不同目标（如准确率、公平性、鲁棒性）通常以不同的单位和尺度进行衡量，直接比较和聚合这些目标非常困难。现有的归一化和聚合方法在处理这些异构目标时效果不佳，导致模型选择过程耗时且依赖专家经验。因此，如何有效地比较和权衡这些不可比的目标是亟待解决的问题。

核心思路：COPA的核心思路是将每个目标的原始数值转换为其相对排序，从而将不同尺度和单位的目标统一到相同的可比空间中。通过使用累积分布函数（CDF）的近似，即相对排序，将每个目标的性能转化为一个介于0和1之间的值，表示该模型在该目标上的表现优于其他模型的程度。这种方法使得不同目标之间可以直接进行比较和聚合。

技术框架：COPA的整体流程包括以下几个步骤：1. 收集多个模型的多个目标性能指标。2. 对每个目标，计算每个模型的相对排序。3. 使用用户指定的权重或偏好，聚合不同目标的相对排序。4. 根据聚合后的得分，对模型进行排序，并向用户展示帕累托前沿。

关键创新：COPA的关键创新在于使用相对排序来统一不同尺度和单位的目标。与传统的归一化方法（如Min-Max归一化或Z-score归一化）相比，相对排序对异常值不敏感，并且不需要假设目标服从特定的分布。此外，COPA允许用户通过指定权重或偏好来灵活地调整不同目标的重要性，从而更好地满足用户的特定需求。

关键设计：COPA的关键设计包括：1. 使用经验累积分布函数（ECDF）来近似累积分布函数，从而计算相对排序。2. 提供多种聚合方法，如加权平均、几何平均等，以满足不同的用户需求。3. 允许用户通过可视化界面交互式地调整权重和偏好，从而更好地探索帕累托前沿。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个机器学习领域（包括公平机器学习、领域泛化、AutoML和基础模型）进行了实验，证明了COPA的有效性。实验结果表明，COPA能够有效地聚合不同目标，并帮助用户找到帕累托前沿上的最佳模型。与传统的归一化和聚合方法相比，COPA在这些领域表现出更好的性能。

🎯 应用场景

COPA可广泛应用于机器学习模型的选择和基准测试，尤其是在需要考虑多个目标（如准确性、公平性、鲁棒性）的场景下。例如，在公平机器学习中，可以使用COPA来选择在准确性和公平性之间取得良好平衡的模型。在AutoML中，可以使用COPA来选择在不同数据集上表现良好的模型。COPA能够帮助从业者更有效地找到满足其特定需求的最佳模型，并促进机器学习模型的公平性和可靠性。

📄 摘要（原文）

In machine learning (ML), we often need to choose one among hundreds of trained ML models at hand, based on various objectives such as accuracy, robustness, fairness or scalability. However, it is often unclear how to compare, aggregate and, ultimately, trade-off these objectives, making it a time-consuming task that requires expert knowledge, as objectives may be measured in different units and scales. In this work, we investigate how objectives can be automatically normalized and aggregated to systematically help the user navigate their Pareto front. To this end, we make incomparable objectives comparable using their cumulative functions, approximated by their relative rankings. As a result, our proposed approach, COPA, can aggregate them while matching user-specific preferences, allowing practitioners to meaningfully navigate and search for models in the Pareto front. We demonstrate the potential impact of COPA in both model selection and benchmarking tasks across diverse ML areas such as fair ML, domain generalization, AutoML and foundation models, where classical ways to normalize and aggregate objectives fall short.