Abstract-In konformal förutsägelse, prediktiva modeller utdata uppsättningar av förutsägelser med en bunden på felfrekvensen. Vid klassificeringen innebär detta att sannolikheten för att utesluta den rätta klassen är lägre än en fördefinierad signifikansnivå på lång sikt. Eftersom felprocenten är garanterad är effektivitet det viktigaste kriteriet för konforma prediktorer. Effektiva konforma prediktorer minimerar antalet element i utdata förutsägelser uppsättningar, vilket ger mer informativa förutsägelser. I denna uppsats presenteras en av de första omfattande studierna där evolutionära algoritmer används för att bygga konforma prediktorer. Mer specifikt, beslut träd som utvecklats med hjälp av genetisk programmering utvärderas som konforma prediktorer. I experimenten, de utvecklade träden jämförs med beslut träd induceras med hjälp av standard maskininlärning teknik på 33 allmänt tillgängliga riktmärkesdata, med avseende på prediktiv prestanda och effektivitet. Resultaten visar att de utvecklade träden i allmänhet är mer exakta, och motsvarande konforma prediktorer mer effektiva, än deras inducerade motsvarigheter. Ett viktigt resultat är att sannolikhetsberäkningarna för beslutsträd när de används som konforma prediktorer bör jämnas ut, här med hjälp av Laplace-korrigeringen. Slutligen, med hjälp av den mer diskriminerande Brier poäng i stället för noggrannhet som optimeringskriteriet producerade de mest effektiva konforma förutsägelser.
Slutligen har vi i en nyligen genomförd studie REF, utvärderade konforma prediktorer baserade på beslut träd som utvecklats med hjälp av genetisk programmering.
Evolved decision trees as conformal predictors
{'venue': '2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}