I detta dokument tar vi upp en klassificeringsuppgift under en tidskänslig inställning, där den observation som krävs för att göra en förutsägelse betraktas som en praktisk kostnad. En sådan inställning är inneboende i många system där den potentiella belöningen av åtgärden mot den förväntade händelsen beror på svarstiden, t.ex. övervakning/varning och diagnostiska applikationer. Under tiden är förutsägelserna vanligtvis mindre tillförlitliga när de baseras på färre observationer, dvs. det finns en avvägning mellan denna tidskostnad och noggrannheten. Vi tar upp uppgiften som en klassificering av undersekvenser i en tidsserie. Målet är att förutsäga händelser från efterföljande observationer och att lära sig när man ska åta sig förutsägelsen med hänsyn till avvägningen. Vi föreslår en ensemble av klassificeringar som respektive gör förutsägelser baserade på undersekvenser av olika längder. Förutsägelsen av ensemblen ges av den tidigaste självsäkra förutsägelsen bland de enskilda klassificeringarna. Vi föreslår en skärplansalgoritm för att gemensamt utbilda en ensemble av linjära klassiatorer med tanke på deras tidsberoende. Vi jämför den föreslagna algoritmen mot konventionella metoder över en samling beteendebana data.
På senare tid föreslog REF en ensemble av klassificeringsgrunder som lärts om undersekvenser av olika längder, och förutsägelsen görs av den tidigaste enskilda klassificeringsgrundaren.
Time-sensitive Classification of Behavioral Data
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}