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Enregistrement W1939513865 · doi:10.1002/wics.1362

Use of majority votes in statistical learning

2015· review· en· W1939513865 sur OpenAlexafffund
Mu Zhu

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Computational Statistics · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Inference
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBoosting (machine learning)PopularityGradient boostingComputer scienceCluster analysisRandom forestMachine learningArtificial intelligenceAggregate (composite)Exploratory data analysisEnsemble learningData scienceData miningPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, algorithms such as the gradient boosting machine and the random forest are among the most competitive tools in prediction contests. We review how these algorithms came about. The basic underlying idea is to aggregate predictions from a diverse collection of models. We also explore a few very diverse directions in which the basic idea has evolved, and clarify some common misconceptions that grew as the idea steadily gained its popularity.WIREs Comput Stat2015, 7:357–371. doi: 10.1002/wics.1362 This article is categorized under: Statistical Learning and Exploratory Methods of the Data Sciences > Clustering and Classification

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,378
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,116 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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