I detta dokument studeras problemet med att lära sig diagnostiska riktlinjer från exempel på utbildning. En diagnostisk policy är en fullständig beskrivning av de beslutande åtgärder en diagnostiker (dvs. tester följt av ett diagnostiskt beslut) för alla möjliga kombinationer av testresultat. En optimal diagnostisk policy är en som minimerar den förväntade totala kostnaden, vilket är summan av mätkostnader och feldiagnoskostnader. I de flesta diagnostiska miljöer finns det ett byte mellan dessa två typer av kostnader. Detta papper formaliserar diagnostiskt beslutsfattande som en Markov beslutsprocess (MDP). I tidningen introduceras en ny familj av systematiska sökalgoritmer baserade på AO-algoritmen för att lösa denna MDP. För att göra AO e cient beskriver tidningen en tillåtlig heurism som gör det möjligt för AO att beskära stora delar av sökområdet. I tidningen introduceras också flera giriga algoritmer inklusive vissa förbättringar jämfört med tidigare publicerade metoder. I dokumentet behandlas sedan frågan om att lära sig diagnostiska riktlinjer från exempel. När sannolikheten för sjukdomar och testresultat beräknas från träningsdata, finns det en stor risk för övertting. För att minska över tting, är regularizers integrerade i sök algoritmer. Slutligen jämförs de föreslagna metoderna för ve-riktmärke för diagnostiska data. Studierna visar att de systematiska sökmetoderna i de flesta fall ger bättre diagnosmetoder än de giriga metoderna. Dessutom visar studierna att de systematiska sökalgoritmerna för utbildning av realistisk storlek är praktiska på dagens stationära datorer.
REF formulerade det kostnadskänsliga inlärningsproblemet som en Markovbeslutsprocess (MDP), och använde en systematisk sökalgoritm baserad på AO* heuristiska sökproceduren för att lösa MDP.
Integrating Learning from Examples into the Search for Diagnostic Policies
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 24, pages 263-303, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}