¿Es posible hacer un artículo de última generación con menos precisión que un artículo anterior con una precisión del 100?|

Estoy trabajando en un trabajo de investigación en Machine Learning, el trabajo trata sobre un problema de clasificación del cual he logrado un 98% de precisión. Sin embargo, otro documento que trabaja con el mismo conjunto de datos afirma haber logrado una precisión del 100 %. ¿Sigue siendo posible utilizar mis resultados como resultados de última generación y publicar mi trabajo o simplemente debo buscar otro conjunto de datos? En caso afirmativo, ¿menciono el documento de resultados anterior que obtuvo el 100% de precisión como trabajo anterior, o simplemente debo ignorarlo?

Por supuesto, debe nombrar todos los trabajos anteriores que conozca, especialmente si son relevantes para su pregunta. También soy un poco escéptico acerca de las afirmaciones del 100%. Debe verificar cómo hicieron la comparación y si realmente tenían un conjunto de datos no vistos con los que compararon.
Cualquier sugerencia sobre cómo verificar reclamos de trabajo anteriores dado que no se proporcionaron detalles/implementación del algoritmo
@s.ali: ese podría ser un buen tema para una pregunta adicional. En resumen: haga lo mejor que pueda, luego en el documento, puede decir "hay un reclamo de precisión X, intentamos verificar X, pero los autores de X no proporcionaron ningún detalle, así que lo mejor que pudimos obtener haciendo suposiciones razonables era Y < X".
¿Qué quiere decir con "buscar otro conjunto de datos"?
Para encontrar un nuevo conjunto de datos y obtener resultados de última generación en ese conjunto de datos, dado que el actual ya se lograron resultados de última generación.
Los revisores preguntarán por qué la revista necesita publicar resultados que muestren cómo resolver un problema que ya se ha resuelto.

Respuestas (1)

Como usted está al tanto del otro trabajo, debe informarlo. Pero probablemente también debería intentar verificar sus afirmaciones.

Si vale la pena publicar o no tu propio trabajo depende de algunas cosas. Para ser valioso, necesita avanzar el estado del arte en alguna dimensión y la precisión es solo una. Si puede lograr resultados "realmente buenos" con la mitad de esfuerzo/tiempo/costo, probablemente tenga algo que valga la pena. Podría marcar la diferencia entre algo que es factible o algo que no lo es.

Pero sería una falta grave ignorar el otro trabajo.

Cualquier sugerencia sobre cómo verificar reclamos de trabajo anteriores dado que no se proporcionaron detalles/implementación del algoritmo.
+1 para "sería una infracción grave ignorar el otro trabajo", simplemente no es una opción.
Bastante difícil. Sin detalles, las afirmaciones son solo afirmaciones, no hechos establecidos. Incluso podrías citarlo de esa manera. "Se hacen reclamos en X que..."
Una forma de hacer que su trabajo sea valioso sería hacer que los detalles y la implementación estén disponibles públicamente.
@Buffy Presionaría aún más. "X afirma lograr el 100% de precisión, pero estas afirmaciones no se pueden verificar porque no proporcionan una descripción detallada ni implementan su algoritmo".
¿Es posible hacer un artículo de última generación con menos precisión que un artículo anterior con una precisión del 100?|
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