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
The conditional independence assumption of naive Bayes essentially ignores attribute dependencies and is often violated. On the other hand, although a Bayesian network can represent arbitrary attribute dependencies, learning an optimal Bayesian network from data is intractable. The main reason is that learning the optimal structure of a Bayesian network is extremely time consuming. Thus, a Bayesian model without structure learning is desirable. In this paper, we propose a novel model, called hidden naive Bayes (HNB). In an HNB, a hidden parent is created for each attribute which combines the influences from all other attributes. We present an approach to creating hidden parents using the average of weighted one-dependence estimators. HNB inherits the structural simplicity of naive Bayes and can be easily learned without structure learning. We propose an algorithm for learning HNB based on conditional mutual information. We experimentally test HNB in terms of classification accuracy, using the 36 UCI data sets recommended by Weka (Witten & Frank 2000), and compare it to naive Bayes (Langley, Iba, & Thomas 1992), C4.5 (Quinlan 1993), SBC (Langley & Sage 1994), NBTree (Kohavi 1996), CL-TAN (Friedman, Geiger, & Goldszmidt 1997), and AODE (Webb, Boughton, & Wang 2005). The experimental results show that HNB outperforms naive Bayes, C4.5, SBC, NBTree, and CL-TAN, and is competitive with AODE.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,003 |
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.
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