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Enregistrement W2295036975 · doi:10.1007/978-3-319-25754-9_28

Statistical Interpretations of Three-Way Decisions

2015· book-chapter· en· W2295036975 sur OpenAlexaff
Yiyu Yao, Cong Gao

Notice bibliographique

RevueLecture notes in computer science · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRough Sets and Fuzzy Logic
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercentileStandard deviationDisjoint setsComputer scienceConstruct (python library)Basis (linear algebra)Percentile rankPopulationFunction (biology)Statistical analysisStatisticsAlgorithmData miningMathematicsDiscrete mathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an evaluation based model of three-way decisions, one constructs three regions, namely, the left, middle, and right regions based on an evaluation function and a pair of thresholds. This paper examines statistical interpretations for the construction of three regions. Such interpretations rely on an understanding that the middle region consists of normal or typical instances in a population, while two side regions consist of, abnormal or untypical instances. By using statistical information such as median, mean, percentile, and standard deviation, two interpretations are discussed. One is based on non-numeric values and the other is based on numeric values. For non-numeric values, median and percentile are used to construct three pair-wise disjoint regions. For numeric values, mean and standard deviation are used. The interpretations provide a solid statistical basis of three-way decisions for applications.

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)0,039
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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