En data mining algoritm bygger en modell som fångar intressanta aspekter av de underliggande data. Vi utvecklar en ram för att kvantifiera skillnaden, kallad avvikelsen, mellan två datauppsättningar i termer av de modeller de inducerar. Förutom att vara ett kvantitativt, intuitivt tolkat mått på skillnaden, kan avvikelsen mellan två datauppsättningar också beräknas mycket snabbt. Vårt ramverk omfattar ett brett utbud av modeller inklusive frekventa objekt, beslut trädklassning, och kluster, och fångar standardmått för avvikelse såsom felklassificeringsfrekvens och chi-skvadrat metrisk som specialfall. Vi visar också hur statistiska metoder kan tillämpas på avvikelsemåttet för att bedöma om skillnaden mellan två modeller
I Ref föreslås en mer allmän ram för mätning av skillnader i dataegenskaper som grundar sig på kvantifiering av avvikelsen mellan två datauppsättningar när det gäller de modeller de inducerar.
A Framework for Measuring Differences in Data Characteristics
{'venue': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}