MARS는 머신러닝 모델 성능 평가 시, 기존 Critical Difference(CD) 다이어그램의 한계를 극복하기 위해 제안된 새로운 통계 방법이에요.
기존 CD 다이어그램은 성능 차이의 크기를 무시하는 '크기맹목성' 문제를 해결하기 위해, 상대적 마진 계수를 활용하여 모델 순위를 조정해요.
MARS는 성능 우수 모델과 최악 모델 간의 거리를 기반으로 순위를 동적으로 조정하여, 모델 성능 차이를 보다 현실적으로 보여주고 실험 결과에 대한 더 많은 통찰력을 제공해요.