Bakgrund: Maskininlärningsmetoder för klassificering lär sig mönstret för funktionen utrymme för olika klasser, eller lära sig en gräns som skiljer funktionen utrymme i olika klasser. Funktionerna i datainstanserna är vanligtvis tillgängliga, och det är bara klassbeteckningarna för de fall som inte finns tillgängliga. Till exempel, för att klassificera textdokument i olika ämneskategorier, orden i dokumenten är funktioner och de är lätt tillgängliga, medan ämnet är vad som förutspås. På vissa områden kan det dock vara resurskrävande att få tillgång till funktioner, eftersom inte alla funktioner kan vara tillgängliga. Ett exempel är förutsägelsen om protein-proteininteraktion, där inte bara etiketterna ('interaktion' eller 'icke-interaktion') är otillgängliga, utan också några av funktionerna. Det kan vara möjligt att få åtminstone en del av de saknade egenskaperna genom att utföra några experiment i enlighet med de tillgängliga resurserna. Om endast ett fåtal experiment kan utföras för att förvärva saknade funktioner, vilka proteiner bör studeras och vilka egenskaper hos dessa proteiner bör bestämmas? Från perspektivet maskininlärning för PPI förutsägelse, skulle det vara önskvärt att dessa funktioner förvärvas som när används i utbildning klassiator, noggrannheten hos klassiator förbättras mest. Det vill säga, nyttan av funktionen-förvärvet mäts i hur mycket förvärvade funktioner bidrar till att förbättra noggrannheten hos klassificeringen. Aktiva funktioner förvärv (AFA) är en strategi för att förhandsvälja sådana exempel-feature kombinationer (dvs. protein- och experimentkombinationer) för maximal nytta. Målet med AFA är att skapa optimala träningsset som skulle resultera i den bästa klassificeringen, och inte att bestämma den bästa klassificeringsmodellen själv. Resultat: Vi presenterar en heuristisk metod för aktiv funktionsförvärv för att beräkna nyttan av att förvärva en saknad funktion. Denna heuristiska tar hänsyn till den förändrade uppfattning om klassificeringsmodellen som framkallats av förvärvandet av den aktuella egenskapen. Jämfört med slumpmässigt urval av proteiner som experimenten utförs på och den typ av experiment som utförs, minskar den heuristiska metoden antalet experiment till så få som 40%. Den mest anmärkningsvärda egenskapen hos denna metod är att den inte kräver omskolning av klassificeringsmodellen på varje möjlig kombination av instans, funktion och funktionsvärde tuples. Därför är vår metod mycket billigare än tidigare AFA-strategier. Resultaten visar att vår heuristiska metod för AFA skapar ett optimalt träningsset med mycket mindre egenskaper förvärvade jämfört med slumpmässiga förvärv. Detta visar värdet av aktiv funktion förvärv för att underlätta protein-protein interaktion förutsägelse där funktionsförvärv är kostsamt. Jämfört med tidigare metoder minskar den föreslagna metoden beräkningskostnaderna samtidigt som man uppnår en bättre F-poäng. Den föreslagna metoden är värdefull eftersom den ger en riktning till AFA med en mycket lägre beräkningsutgift genom att ta bort behovet av
Detta arbete utökades senare av REF för protein-protein interaktionsförutsägelse där en extra term lades till den nyttofunktion som uttryckligen beräknade värdet av att lägga till ett exempel till klassificeringsuppsättningen.
An efficient heuristic method for active feature acquisition and its application to protein-protein interaction prediction
{'venue': 'BMC Proceedings', 'journal': 'BMC Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}