A NOVEL DISTANCE FUNCTION: FREQUENCY DIFFERENCE METRIC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A high quality distance function that measures the difference between instances is essential in many real-world applications and research fields. For example, in instance-based learning, the distance function plays the most important role. A large number of distance functions have been proposed. For nominal attributes, Value Difference Metric (VDM) is one of the state-of-the-art and widely used distance functions. However, it needs to estimate the conditional probabilities, which drops its efficiency in computing the distance between instances. Besides, a practical issue that arises in estimating the conditional probabilities is that the denominators can be zero or very small. This makes them either undefined or very large. Therefore, an efficient distance function that can measure the difference between two instances but without the practical issue confronting VDM is desirable. In this paper, we propose a novel distance function: Frequency Difference Metric (FDM). FDM is just based on the joint frequencies of class labels and attribute values, instead of the conditional probabilities. Extensive empirical studies show that FDM performs almost as well as VDM in terms of accuracy, but significantly outperforms VDM in terms of efficiency. This work provides a very simple, efficient, and effective distance function that can be widely used in many real-world applications and research fields.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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