Bakgrund: Övervakade inlärningsmetoder behöver kommenterade data för att generera effektiva modeller. Noterade uppgifter är dock en relativt knapp resurs och kan vara dyra att få tag på. För både passiva och aktiva inlärningsmetoder finns det ett behov av att uppskatta storleken på det kommenterade provet som krävs för att nå ett prestationsmål. Vi designade och implementerade en metod som passar en omvänd makt lag modell till punkter i en given inlärningskurva som skapats med hjälp av en liten kommenterad utbildning set. Fäste utförs med hjälp av ickelinjär vägd minsta kvadratoptimering. Den monterade modellen används sedan för att förutsäga klassificeringens prestanda och konfidensintervall för större provstorlekar. För utvärdering tillämpades den ickelinjära viktade kurvmonteringsmetoden på en uppsättning inlärningskurvor som genererades med hjälp av klinisk text- och vågformsklassificering med aktiva och passiva provtagningsmetoder, och förutsägelser validerades med hjälp av standardgoda mått för passform. Som kontroll använde vi en oviktad monteringsmetod. Resultat: Totalt 568 modeller monterades och modellprognoserna jämfördes med de observerade prestationerna. Beroende på datamängden och provtagningsmetoden tog det mellan 80 och 560 kommenterade prov för att uppnå medelvärde och rotmedelvärde i kvadrat under 0,01. Resultaten visar också att vår viktade monteringsmetod överträffade den oviktade metoden vid baslinjen (p < 0,05). Slutsatser: Detta dokument beskriver en enkel och effektiv provstorleksförutsägelsealgoritm som utför viktad montering av inlärningskurvor. Algoritmen överträffade en oviktad algoritm som beskrivs i tidigare litteratur. Det kan hjälpa forskare att bestämma notation provstorlek för övervakad maskininlärning.
Figueroa m.fl. utfört en jämförelse mellan passivt och aktivt lärande för att förutsäga prestanda REF.
Predicting sample size required for classification performance
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}