我们是否应该引入时间序列分类性能评价？（立场文件）
Should we Reload Time Series Classification Performance Evaluation ? (a position paper)
Laboratoire d’Informatique et de Mathématiques EA2525 Université de La Réunion（留尼汪大学信息与数学实验室EA2525）；Orange Labs（奥兰治实验室）
摘要：
自\textsc{ucr}时间序列基准数据集推出并公开提供以来，设计、评价和比较了许多时间序列分类方法。我们提出了一个关键的观点，TSC性能评估协议到位，在最近的TSC文献。这份“立场”论文的主要目的，是要激发讨论与反省有关海训公司绩效评估的文献。
英文摘要：
Since the introduction and the public availability of the \textsc{ucr} time series benchmark data sets, numerous Time Series Classification (TSC) methods has been designed, evaluated and compared to each others. We suggest a critical view of TSC performance evaluation protocols put in place in recent TSC literature. The main goal of this `position' paper is to stimulate discussion and reflexion about performance evaluation in TSC literature.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
