SIGMOID SUPPLEMENTED DECISION STRUCTURES FOR EVIDENCE SENSITIVITY LEARNING
Notice bibliographique
Résumé
During decision making for classification it is desirable to predict an outcome when not all of the evidence is available.Consider medical diagnosis.If a doctor is trying to determine the cause of a patient's ailment, often they are presented with a subset of potential evidences for or against a particular diagnosis.As the doctor runs more tests and the patients symptoms evolve, the doctor becomes more confident in their evaluation.It is critical that the decision maker be as confident in their decision as possible with as few evidences as are available.The goal of this paper is to improve the ability to predict the final decision given only a subset of the total information.By exploiting interdependencies and probabilistic relationships between the evidences, the confidence of prediction of a decision making tool can be improved through machine learning.Given some complete set of evidences, the Analytical Hierarchy Process (AHP) provides a method of weighting the nodes in a decision structure to synthesize a decision that reflects the opinion of a subject matter expert (SME).By truncating the comparison matrices produced for the AHP, weights can be generated for decision structures that are lacking inputs, known as deficient decision structures.This paper proposes a method of sigmoid node supplementation to the standard decision structure.Using machine learning the parameters of these sigmoid nodes can be optimized so that the output of deficient decision structures can be vastly improved for prediction of the output of the complete decision structure.This method preserves the original weights derived through the AHP and thus the relative importance of evidences is maintained after learning is undergone.An example will illustrate the improved confidence in prediction that can be achieved by adjusting the sensitivity of the supplemented sigmoid nodes.
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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 | 0,013 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».