En diagnostisk policy specificerar vilket test som ska utföras härnäst, baserat på resultaten av tidigare tester, och när man ska stoppa och göra en diagnos. Kostnadskänslig diagnostisk politik utför handel mellan a) kostnaderna för tester och b) kostnaderna för feldiagnoser. En optimal diagnostisk policy minimerar den förväntade totala kostnaden. Vi formaliserar denna diagnosprocess som en Markov beslutsprocess (MDP). Vi undersöker två t ypes av algoritmer för att lösa denna MDP: systematisk sökning baserad på AO algoritm och girig sökning (särskilt Value of Information metod). Vi undersöker frågan om att lära MDP sannolikheter från exempel, men bara eftersom de är relevanta för sökandet efter en bra politik. Vi lär oss inte eller antar ett Bayesianskt nätverk för diagnosprocessen. Regularizers är utvecklade som kontroll över tting och påskynda sökningen. Denna forskning är den första som integrerar över tting förebyggande i systematisk sökning. I dokumentet diskuteras de faktorer som gör det möjligt att systematiskt söka efter diagnoser, och det visar experimentellt, på referensdatauppsättningar, att systematiska sökmetoder ger bättre diagnosmetoder än giriga metoder.
REF formulerar funktionsförvärvsproblemet som en Markovbeslutsprocess och tillhandahåller både giriga och systematiska sökalgoritmer för att utveckla diagnostiska policyer.
Learning Diagnostic Policies from Examples by Systematic Search
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}