Abstract Bias/variantanalys är ett användbart verktyg för att undersöka prestandan hos algoritmer för maskininlärning. Konventionell analys dekomponerar förlust i fel på grund av aspekter av inlärningsprocessen, men i relationsdomäner, den slutsats process som används för förutsägelse introducerar en ytterligare källa till fel. Kollektiva slutledningsmetoder medför ytterligare fel, både genom användning av ungefärliga inferensalgoritmer och genom variation i tillgången till testuppsättningsinformation. Hittills har inferensfelets inverkan på modellens prestanda inte undersökts. Vi föreslår en ny ram för partiskhet/variant som bryter ner förlust till fel på grund av både inlärnings- och slutledningsprocesser. Vi utvärderar prestandan hos tre relationella modeller på både syntetiska och verkliga datauppsättningar och visar att (1) slutsatser kan vara en betydande källa till fel, och (2) modellerna uppvisar olika typer av fel eftersom dataegenskaperna varierar.
För felanalys av kollektiva klassificeringsmodeller har Neville och Jensen Ref visat att kollektiv klassificering inför en ytterligare felkälla på grund av variation i inferensprocessen.
A bias/variance decomposition for models using collective inference
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}