De flesta induktionsalgoritmer för att bygga prediktiva modeller tar som ingångsträning data i form av funktion vektorer. Att förvärva värden av funktioner kan vara kostsamt, och helt enkelt förvärva alla värden kan vara slösaktigt, eller oöverkomligt dyrt. Active feature- value acquisition (AFA) väljer funktioner stegvis i ett försök att förbättra den prediktiva modellen mest kostnadseffektivt. I detta dokument presenteras en ram för AFA baserad på uppskattning av informationsvärdet. Även om det i princip är okomplicerat måste uppskattningar och approximationer göras för att tillämpa regelverket i praktiken. Vi presenterar en förvärvspolicy, Sampled Pretend Utility (SEU), som har särskilda uppskattningar för att möjliggöra en effektiv rankning av potentiella förvärv i miljöer där relativt lite information finns tillgänglig om den underliggande domänen. Vi presenterar sedan experimentella resultat som visar att, jämfört med policyn att använda representativ provtagning för funktionsförvärv, SEU minskar kostnaden för att producera en modell av önskad noggrannhet och uppvisar konsekvent prestanda över alla områden. Vi utvidgar också ramverket till en mer allmän modelleringsmiljö där både funktionsvärden och klassetiketter saknas och är dyra att förvärva.
Kostnadsproblemet för minskningsprognoser ligger nära problemet med förvärv av aktiva funktioner i det kostnadskänsliga inlärningsprogrammet REF ).
Active feature-value acquisition
{'venue': 'McCombs Research Paper Series No', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}