Abstrakt. I vissa inlärningsmiljöer måste kostnaden för att förvärva funktioner för klassificering betalas i förväg, innan klassificeringen utvärderas. I den här artikeln introducerar vi det rättstekniska klassificeringsproblemet och presenterar en ny algoritm för att bygga beslutsträd som maximerar klassificeringsnoggrannheten och samtidigt minimerar de totala funktionskostnaderna. Genom att uttrycka ID3-beslutsträdets algoritm i ett informationsteoretiskt sammanhang härleder vi vår algoritm från ett välformulerat problemmål. Vi utvärderar vår algoritm över flera datauppsättningar och visar att vår algoritm för en given nivå av noggrannhet bygger billigare träd än befintliga metoder. Slutligen tillämpar vi vår algoritm på ett verkligt system, CLARIFY. CLARIFY klassificerar okända eller oväntade programfel genom att samla in statistik under programkörningstid som sedan används för beslutsträdsklassificering efter att ett fel har inträffat. Vi visar att om den klassificeringsgivare som används av CLARIFY-systemet utbildas med vår algoritm, kan de beräkningsmässiga omkostnaderna (liksom de totala funktionskostnaderna) minska med många storleksordningar med endast en liten (< 1%) minskning av klassificeringsnoggrannheten.
REF presenterade en girig kostnadskänslig beslutsträdsalgoritm för rättsmedicinsk klassificering: problemet med att klassificera oproducerbara händelser.
Cost-sensitive decision tree learning for forensic classification
{'venue': 'In Proc. 17th European Conference on Machine Learning (ECML), volume 4212 of LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}