Abstrakt. Prognosen om strukturerade resultat i allmänhet och ranking i synnerhet har fått stor uppmärksamhet i maskininlärning under de senaste åren, och olika typer av rankingproblem har redan studerats. I detta dokument föreslår vi en generalisering eller, låt oss säga, en avslappning av standardinställningen, vilket gör det möjligt för en modell att göra förutsägelser i form av partiella i stället för totala order. Vi tolkar denna typ av förutsägelse som en rangordning med partiell röstnedläggning: Om modellen inte är tillräckligt säker när det gäller den relativa ordningen på två alternativ och därför inte tillförlitligt kan avgöra om den förra ska föregå den senare eller tvärtom, kan den avstå från detta beslut och i stället förklara dessa alternativ som ojämförliga. Vi föreslår en allmän strategi för rangordning med partiell nedlagd röst samt utvärderingsmått för att mäta riktigheten och fullständigheten av förutsägelser. När det gäller två typer av rankingproblem visar vi experimentellt att detta tillvägagångssätt kan åstadkomma en rimlig avvägning mellan dessa två kriterier.
I detta dokument föreslår vi en marginalbaserad MLE för partiell orderrankning baserad på sannolikhetsmodell som skulle kunna lösa dessa problem i REF.
Predicting partial orders: ranking with abstention
{'venue': 'in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}