Att lära sig korrekta probabilistiska modeller från data är avgörande i många praktiska uppgifter inom datautvinning. I detta dokument presenterar vi en ny icke-parametrisk kalibreringsmetod som kallas ensemble av linjär trenduppskattning (ELiTE). ELiTE använder den nyligen föreslagna metoden l 1 trend ltering signal approximation [22] för att hitta kartläggningen från okalibrerade klassificeringspoäng till de kalibrerade sannolikhetsskattningarna. ELiTE är utformat för att ta itu med de viktigaste begränsningarna i de histogrambinningbaserade kalibreringsmetoderna som är (1) användningen av en bitvis konstant form av kalibreringskartläggning med hjälp av behållare, och (2) antagandet om oberoende av förutsedda sannolikheter för de fall som finns i olika behållare. Metoden efter bearbetning av utdata från en binär klassificerare för att erhålla kalibrerade sannolikheter. Den kan därför tillämpas med många befintliga klassificeringsmodeller. Vi demonstrerar prestandan för ELiTE på verkliga datauppsättningar för vanliga binära klassificeringsmodeller. Experimentella resultat visar att metoden överträffar flera vanliga binär-klassifier kalibreringsmetoder. I synnerhet, ELiTE vanligtvis presterar statistiskt signifikant bättre än de andra metoderna, och aldrig sämre. Dessutom kan den förbättra kalibreringskraften hos klassificeringsapparater, samtidigt som den behåller sin diskrimineringskraft. Metoden är också beräkningsbart för storskaliga dataset, eftersom det är praktiskt taget O (N log N) tid, där N är antalet prover.
Slutligen jämför vi också prestandan hos ENIR med vår andra nyinförda binära klassificeringskalibreringsmetod, ELITE REF.
Binary Classifier Calibration Using an Ensemble of Linear Trend Estimation.
{'venue': 'Proceedings of the ... SIAM International Conference on Data Mining. SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': 'Proceedings of the ... SIAM International Conference on Data Mining. SIAM International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}