Förutsägelse i ett litet urval med ett stort antal kovariater, det "små n, stora p" problemet, är utmanande. Denna inställning förekommer i flera tillämpningar, t.ex. i precisionsmedicin, där det kan vara mycket kostsamt eller till och med omöjligt att få fram ytterligare data, och omfattande forskningsinsatser har nyligen ägnats åt att hitta principiella lösningar för korrekta förutsägelser. En värdefull källa till ytterligare information, domänexperter, har dock ännu inte utnyttjats effektivt. Vi formulerar kunskap som framkallar i allmänhet som en probabilistisk slutledningsprocess, där expertkunskap ställs i följd för att förbättra förutsägelser. I det specifika fallet av gles linjär regression, där vi antar att experten har kunskap om relevansen av kovariaterna, eller av värden av regressionskoefficienterna, föreslår vi en algoritm och beräknings approximation för snabb och effektiv interaktion, som i angiven ordning identifierar de mest informativa egenskaper som att fråga expertkunskap. Utvärderingar av den föreslagna metoden i experiment med simulerade och verkliga användare visar förbättrad förutsägelsenoggrannhet redan med en liten insats från experten.
REF har ett liknande mål att få fram och införliva expertkunskaper, men de gör det genom att använda den förväntade informationsvinsten för att identifiera de viktigaste egenskaperna för att fråga expertrespons.
Knowledge elicitation via sequential probabilistic inference for high-dimensional prediction
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}