Adaptive sampling strategies for quickselects
Notice bibliographique
Résumé
Quickselect with median-of-3 is largely used in practice and its behavior is fairly well understood. However, the following natural adaptive variant, which we call proportion-from-3 , had not been previously analyzed: “choose as pivot the smallest of the sample if the relative rank of the sought element is below 1/3, the largest if the relative rank is above 2/3, and the median if the relative rank is between 1/3 and 2/3.” We first analyze the average number of comparisons made when using proportion-from-2 and then for proportion-from-3. We also analyze ν-find, a generalization of proportion-from-3 with interval breakpoints at ν and 1-ν. We show that there exists an optimal value of ν and we also provide the range of values of ν where ν-find outperforms median-of-3. Then, we consider the average total cost of these strategies, which takes into account the cost of both comparisons and exchanges. Our results strongly suggest that a suitable implementation of ν-find could be the method of choice in a practical setting. We also study the behavior of proportion-from- s with s >3 and in particular we show that proportion-from- s -like strategies are optimal when s →∞.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».