En data mining algoritm bygger en modell som fångar intressanta aspekter av de underliggande data. Vi utvecklar en ram för att kvantifiera skillnaden, kallad avvikelsen, mellan två datauppsättningar i termer av de modeller de inducerar. Vårt ramverk omfattar ett brett utbud av modeller inklusive frekventa objekt, beslut trädklassning, och kluster, och fångar standardmått för avvikelse såsom felklassificeringsfrekvens och chi-kvadrat metrisk som specialfall. Vi visar också hur statistiska tekniker kan tillämpas på avvikelsemåttet för att bedöma om skillnaden mellan två modeller är meningsfull (dvs. om de underliggande datamängderna har statistiskt signifikanta skillnader i sina egenskaper) och diskuterar flera praktiska tillämpningar.
I REF presenteras en ram för mätning av förändringar i två modeller, t.ex. två klassificeringar.
A framework for measuring changes in data characteristics
{'venue': "PODS '99", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}