Induktiva begrepp lärande är uppgiften att lära sig att tilldela fall till en diskret uppsättning klasser. I verkliga tillämpningar av konceptinlärning finns det många olika typer av kostnader. Merparten av maskininlärningslitteraturen bortser från alla typer av kostnader (om inte noggrannhet tolkas som en typ av kostnadsmått). Några papper har undersökt kostnaderna för felklassificeringsfel. Mycket få papper har undersökt de många andra typerna av kostnader. I detta dokument försöker vi skapa en taxonomi för de olika typer av kostnader som är involverade i induktivt konceptinlärning. Denna taxonomi kan bidra till att organisera litteraturen om kostnadskänsligt lärande. Vi hoppas att det ska inspirera forskare att undersöka alla typer av kostnader i induktivt konceptinlärning på ett mer djupgående sätt.
Ref tog särskilt hänsyn till följande typer av kostnader för maskininlärning:
Types of Cost in Inductive Concept Learning
{'venue': 'Workshop on Cost-Sensitive Learning at the Seventeenth International Conference on Machine Learning, (2000), Stanford University, California, 15-21', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}