Prov urval partisk är ett vanligt problem som uppstår när man använder data mining algoritmer för många verkliga applikationer. Traditionellt antas det att utbildnings- och testdata provtas från samma sannolikhetsfördelning, det så kallade "stationärt eller icke-grundat fördelningsantagande". Detta antagande kränks emellertid ofta i verkligheten. Typiska exempel är marknadsföringsförfrågningar, upptäckt av bedrägerier, drogtester, lånegodkännande, skolinskrivning m.m. För dessa tillämpningar är den enda märkta data som finns tillgänglig för utbildning en partisk representation, på olika sätt, av de framtida data på vilka den induktiva modellen kommer att förutsäga. Intuitivt kan vissa exempel som ofta tas med i träningsdata faktiskt vara sällsynta i testdata, och vice versa. När detta inträffar kan det hända att en induktiv modell som konstruerats av en partisk träningssats inte är lika exakt på opartiska testdata om det inte hade förekommit någon valfördel i träningsdatan. I detta dokument förbättrar och förtydligar vi först en tidigare föreslagen kategorisering av urvalsfördomar. I synnerhet visar vi att om inte under mycket begränsade förhållanden, urvalsfördomar är ett vanligt problem för många verkliga situationer. Vi analyserar sedan olika effekter av urvalsfördomar på induktiv modellering, i synnerhet hur den "sanna" villkorliga sannolikheten P (x) att modelleras av induktiva inlärare kan förvrängas i de partiska träningsdata, som därefter vilseleder en inlärningsalgoritm. För att lösa inaccuracy problem på grund av urval partisk, undersöker vi hur man använder modellen medelvärde av (1) villkorliga sannolikheter P (x), (2) har sannolikheter P (x), och (3) gemensamma sannolikheter, P (x, y), för att minska inverkan av urval partisk på modellens noggrannhet. I synnerhet undersöker vi hur man kan använda omärkta data i en halvövervakad inlärningsram för att förbättra noggrannheten hos beskrivande modeller som konstruerats av partiska utbildningsprover.
I REF diskuterade de olika effekter av urvalsfördomar på induktiv modellering och presenterade ett tillvägagångssätt baserat på genomsnitts- och icke-märkta data.
On sample selection bias and its efficient correction via model averaging and unlabeled examples
{'venue': 'In Proc. of SIAM Data Mining Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}