Sammanfattning De flesta data komplexitetsstudier har fokuserat på att karakterisera komplexiteten i hela datamängden och ger inte information om enskilda fall. Att veta vilka fall som är felklassificerade och förstå varför de är felklassificerade och hur de bidrar till datauppsättningens komplexitet kan förbättra inlärningsprocessen och kan vägleda den framtida utvecklingen av inlärningsalgoritmer och dataanalysmetoder. Målet med denna uppsats är att bättre förstå de data som används vid maskininlärning problem genom att identifiera och analysera de fall som ofta felklassificeras av lärande algoritmer som har visat nytta hittills och är vanliga i praktiken. Vi identifierar fall som är svåra att klassificera korrekt (intans hårdhet) genom att klassificera över 190.000 fall från 64 dataset med 9 lärande algoritmer. Vi använder sedan en uppsättning hårdhetsmått för att förstå varför vissa fall är svårare att klassificera korrekt än andra. Vi finner att klassöverlappning är en viktig bidragande faktor till exempel hårdhet. Vi försöker att integrera denna information i utbildningsprocessen för att lindra effekterna av klassöverlappning och presentera sätt som exempel hårdhet kan användas för att förbättra lärandet.
a REF har utsträckt datakomplexiteten från datanivå till instansnivå.
An instance level analysis of data complexity
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}