# Dataset Evaluation Metrics
Mesures quantitatives de la qualité, de la pertinence, de la représentativité, de l'équité et de l'adéquation d'un dataset à une tâche.
Les Dataset Evaluation Metrics fournissent une manière principielle de juger si un dataset est adapté à une tâche donnée de machine learning ou de data science. Ils englobent (a) des statistiques descriptives pour résumer les distributions, la tendance centrale et la dispersion ; (b) des data quality metrics qui évaluent l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence ; (c) des dataset complexity metrics qui décrivent l'échelle et la structure des données ; et (d) des class balance metrics qui révèlent la distribution entre les labels cibles. La pratique moderne exige également une attention explicite au bias et à l'équité (fairness), au risque de data leakage, aux considérations de confidentialité (privacy) et à l'évaluation alignée sur la tâche (task-aligned evaluation). Ce record étend les catégories traditionnelles avec des statistiques descriptives améliorées (incluant skewness, kurtosis, range et interquartile range), un traitement explicite des missing values et des outliers, et des conseils pratiques sur le reporting des seuils et l'interprétation. Il clarifie également les choix terminologiques (metrics vs measures) et met en évidence les lacunes conceptuelles potentielles telles que le bias, la représentativité et le leakage qui peuvent compromettre les performances en aval si elles sont ignorées. Les quatre catégories principales sont décrites en détail ci-dessous, suivies des politiques de reporting, de réplication et d'interprétation, ainsi qu'un glossaire concis des termes associés.
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❓ Questions fréquentes
What are dataset evaluation metrics and why are they important?
They quantify dataset quality, relevance, and fairness, enabling principled dataset selection and safer model deployment.
Which metric categories are commonly used?
Descriptive statistics, data quality, dataset complexity, and class balance, with explicit bias/fairness considerations.
Should fairness and bias be included in evaluation?
Yes. Assessing representativeness and potential discriminatory effects helps prevent biased model outcomes.
How should missing values be handled in metrics?
Report missingness rates, impute where appropriate, and normalize or flag metrics to missing data to preserve comparability.
What is the role of leakage risk in evaluation?
Identify and mitigate features that encode target information or target leakage to avoid inflated estimates.