I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att identifiera och undanröja felmärkta utbildningsorgan för övervakat lärande. Målet med detta tillvägagångssätt är att förbättra klassi katjonsäkerheter som skapas genom att lära algoritmer genom att förbättra kvaliteten på träningsdata. Vår strategi använder en uppsättning inlärningsalgoritmer för att skapa classi ers som fungerar som buller lters för träningsdata. Vi utvärderar enstaka algoritmer, majoritetsröster och konsensus om vi datauppsättningar som är benägna att märka fel. Våra experiment visar att ltering väsentligt förbättrar klassi katjon noggrannhet för bullernivåer upp till 30%. En analytisk och empirisk utvärdering av precisionen i vår strategi visar att samförståndet är konservativt på att kasta bort bra data på bekostnad av att behålla dåliga data och att majoriteten av dem är bättre på att upptäcka dåliga data på bekostnad av att kasta bort bra data. Detta tyder på att konsensus är att föredra för situationer där det finns knapphändiga uppgifter, medan majoritetsomröstningar är att föredra för situationer med ett överflöd av uppgifter.
REF tillämpar en uppsättning inlärningsalgoritmer för att skapa en ensemble av klassificeringar.
Identifying Mislabeled Training Data
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 11, pages 131-167, 1999', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}