この記事では、機械学習モデルの評価における予測ベンチマーキングの重要性を論じています。予測ベンチマーキングは、モデルの性能や競争順位に基づいて評価を行う手法ですが、単にベンチマークスコアだけでは不十分であり、実際の学習問題や評価データセットに対する相対的な性能を示します。理論的な推論を行うには、学習問題の理論的構造や評価関数、データ分布に関する追加の仮定が必要です。この記事では、心理測定理論にインスパイアを受けた構成の妥当性の条件を明確にし、実際のプロジェクトのケーススタディを通じて検証します。これにより、ベンチマークスコアが科学的主張を支持する条件を明らかにし、機械学習における重要な概念的および理論的推論の場としての予測ベンチマーキングを位置づけます。