Målet med detta papper är att konstruera en klassificering för att diagnostisera malignt melanom. Vi experimenterade med två lata inlärningsmetoder, k-NN och LID, och jämförde deras resultat med de som produceras av beslutsträd. Vi utförde denna jämförelse eftersom vi också är intresserade av att bygga en domänmodell som kan tjäna som grund för dermatologer för att föreslå en god karakterisering av tidiga melanom. Vi visade att lata inlärningsmetoder har bättre prestanda än beslutsträd när det gäller känslighet och specificitet. Vi har sett att både lata inlärningsmetoder ger kompletterande resultat (k-NN har hög specificitet och LID har hög känslighet) vilket tyder på att en kombination av båda skulle kunna vara en bra klassificering. Vi rapporterar experiment som bekräftar denna punkt. När det gäller konstruktionen av en domänmodell föreslår vi att vi använder de förklaringar som ges av lata inlärningsmetoder, och vi ser att den resulterande teorin är lika prediktiv och användbar som den som erhålls från beslutsträd.
Vid melanomcancer är ett tillvägagångssätt att konstruera en domänmodell som kombinerar inlärningsmetoder med olika egenskaper REF.
Combining two lazy learning methods for classification and knowledge discovery.
{'venue': 'KDIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}