En korrekt representation av osäkerheten i en förutsägelse är en viktig förutsättning för accepterandet av maskininlärning och beslutsstödteknik inom säkerhetskritiska tillämpningsområden såsom medicinsk diagnos. Trots förekomsten av olika probabilistiska metoder inom dessa områden finns det utan tvekan ingen metod som kan skilja mellan två mycket olika osäkerhetskällor: aleatorisk osäkerhet, som beror på statistisk variation och effekter som i sig är slumpmässiga, och epistemisk osäkerhet som orsakas av brist på kunskap. I detta dokument föreslår vi en metod för binär klassificering som inte bara ger en förutsägelse om klassen av en frågeinstans utan också en kvantifiering av de två ovannämnda osäkerhetskällorna. Trots att metoden bygger på sannolikhet och statistik formaliseras den inom ramen för luddiga preferensrelationer. Nyttan och rimligheten av vårt tillvägagångssätt bekräftas på en lämplig datauppsättning med information om patienter som lider av bröstsmärtor.
Senge m.fl. REF, till exempel, presentera en metod för binär klassificering som producerar en förutsägelse tillsammans med en kvantifiering av dess tillförlitlighet.
Reliable Classification: Learning Classifiers that Distinguish Aleatoric and Epistemic Uncertainty
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}