Abstrakt. Märkta data för klassificering kunde ofta erhållas genom provtagning som begränsar eller gynnar valet av vissa klasser. En klassificerare som utbildas med hjälp av sådana data kommer att vara partisk, vilket resulterar i fel slutledning och suboptimal klassificering av nya data. Med tanke på en omärkt ny datauppsättning föreslår vi en bootstrap-metod för att uppskatta sannolikheten för dess klass genom att använda en uppskattning av klassificeringsgivarens noggrannhet på träningsdata och en uppskattning av sannolikheten för klassificeringens förutsägelser om nya data. Sedan föreslår vi två metoder för att förbättra klassificeringsnoggrannheten på nya uppgifter. Den första metoden kan endast tillämpas om en klassificeringsgrundare är utformad för att förutsäga sannolikheter i senare klass där förutsägelser om en befintlig klassificeringsgrundare justeras i enlighet med de uppskattade sannolikheterna för nya data i klassen. Den andra metoden kan tillämpas på en godtycklig klassificeringsalgoritm, men det kräver omskolning på korrekt omprovade data. Den föreslagna bootstrap algoritmen validerades genom experiment med 500 replikat beräknade på 1000 realiseringar för var och en av 16 val av datamängd storlek, antal klasser, tidigare klass sannolikheter och villkorliga sannolikheter som beskriver en klassificerings prestanda. Tillämpningar av den föreslagna metoden på en uppsättning referensdata med olika klasssannolikhet för omärkta data och balanserade klasssannolikheter på utbildningsdata gav starka belägg för att den föreslagna metoden kan användas framgångsrikt för att avsevärt förbättra klassificeringen av omärkta data.
Vuetic och Obradovic REF föreslår en metod baserad på en bootstrap-algoritm för att uppskatta sannolikheter i klassen för att förbättra klassificeringsnoggrannheten.
Classification on data with biased class distribution
{'venue': 'In 12th European Conference on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}