För stora induktiva inlärningsproblem i verkligheten måste antalet utbildningsexempel ofta begränsas på grund av kostnaderna för att upphandla, förbereda och lagra utbildningsexempelen och/eller de beräkningskostnader som är förknippade med lärande från dem. Under sådana omständigheter är en fråga av praktisk betydelse: om bara n utbildningsexempel kan väljas, i vilken proportion bör klasserna representeras? I denna artikel hjälper vi till att besvara denna fråga genom att analysera, för en fast träningsstorlek, förhållandet mellan klassfördelningen av träningsdata och prestandan hos klassificeringsträd som induceras av dessa data. Vi studerar tjugosex datauppsättningar och bestämmer för var och en den bästa klassfördelningen för lärande. Den naturligt förekommande klassfördelningen visas i allmänhet fungera bra när klassificeringsprestanda utvärderas med hjälp av odifferentierad felfrekvens (0/1 förlust). När arean under ROC-kurvan används för att utvärdera klassificeringsprestandan, visas det dock att en balanserad fördelning fungerar väl. Eftersom inget av dessa val för klassdistribution alltid genererar den bäst presterande klassificeringen, introducerar vi en "budgetkänslig" progressiv provtagningsalgoritm för att välja utbildningsexempel baserat på den klass som hör ihop med varje exempel. En empirisk analys av denna algoritm visar att klassfördelningen av det resulterande träningssetet ger klassificeringar med god (nästan optimal) klassificeringsprestanda.
Weiss och Provost noterade att den naturligt förekommande fördelningen inte alltid är optimal REF.
Learning When Training Data are Costly: The Effect of Class Distribution on Tree Induction
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 19, pages 315-354, 2003', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}