Inom flera områden, aktivt förvärva saknade indata till en rimlig kostnad för att förbättra vår förståelse av input-output relationer är av allt större betydelse. Detta problem har fått en framträdande plats inom hälso- och sjukvård, offentlig politik, utbildning och inom den riktade reklamindustrin som försöker att bäst matcha människor med produkter. I detta dokument tar vi itu med en viktig variant av detta problem: Fullbordande av instansen, där vi vill välja de bästa k ofullständiga instanserna att fråga från ett mycket större universum av N (k) ofullständiga instanser för att lära sig den mest exakta klassificeringen. Vi föreslår en principiell ram som motiverar en allmänt tillämplig men effektiv metateknik för att välja k sådana fall. Eftersom vi inte kan veta a priori den klassificering som kommer att bli resultatet av den färdiga datauppsättningen, dvs.. den slutliga klassificeringen, väljer vår metod k instanser baserat på en härledd övre gräns på förväntan om avståndet mellan nästa klassificering och den slutliga klassificeringen. Vi får dessutom ett tillräckligt villkor för att dessa två lösningar ska kunna matchas. Vi utvärderar sedan empiriskt vår metods prestanda i förhållande till de senaste metoderna på fyra UCI-dataset samt tre egenutvecklade e-handelsdataset som använts i tidigare studier. I dessa experiment visar vi också hur nära vi sannolikt kommer den optimala lösningen, genom att kvantifiera i vilken utsträckning vårt tillräckliga tillstånd är uppfyllt. Slutligen visar vi att vår metod är lätt att utsträcka till den miljö där vi har en icke-uniform kostnad i samband med att få den saknade informationen.
Metoden i REF valde de översta k-fallen baserat på en härledd övre gräns på det förväntade avståndet mellan nästa klassificering och den slutliga klassificeringen.
Improving classification performance through selective instance completion
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}