Att ge exakta förutsägelser är utmanande för maskininlärningsalgoritmer när antalet funktioner är större än antalet prover i data. Förkunskaper kan förbättra modeller för maskininlärning genom att ange relevanta variabler och parametervärden. Men denna förkunskap är ofta underförstådd och endast tillgänglig från domänexperter. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt som använder interaktiv visualisering för att framkalla den tysta förkunskapen och använder den för att förbättra noggrannheten hos förutsägelsemodeller. Huvudkomponenten i vår strategi är en användarmodell som modellerar domänexpertens kunskap om relevansen av olika funktioner för en förutsägelseuppgift. I synnerhet, baserat på expertens tidigare input, styr användarmodellen valet av de funktioner på vilka för att locka användarens kunskap nästa gång. Resultaten av en kontrollerad användarstudie visar att användarmodellen avsevärt förbättrar förkunskaper och förutsägelsenoggrannhet vid beräkning av relativa citeringsvärden för vetenskapliga dokument inom ett visst område.
Andra arbeten har fokuserat på interaktivt funktionsval för maskininlärning genom att utveckla användarmodeller baserade på tidigare interaktioner REF.
Interactive Elicitation of Knowledge on Feature Relevance Improves Predictions in Small Data Sets
{'venue': "IUI '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}