Provurvalsfördel är ett vanligt problem i många verkliga tillämpningar, där utbildningsdata erhålls under realistiska begränsningar som gör att de följer en annan fördelning än framtida testdata. Vid tillämpning av kliniska studier på sjukhus är det till exempel vanligt att man bygger upp modeller från de valbara frivilliga som utbildningsdata och sedan tillämpar modellen på hela befolkningen. Eftersom dessa frivilliga vanligtvis inte väljs slumpmässigt, får träningssetet inte dras från samma fördelning som testsetet. Således, en sådan datauppsättning lider av "urval partisk" eller "kovariat skifte". Under de senaste åren har mycket arbete föreslagits för att minska urvalsfördelen, främst genom att statiskt matcha fördelningen mellan träningsset och testset. Men i detta dokument utforskar vi inte de olika distributionerna direkt. I stället föreslår vi att man ska upptäcka målfördelningens naturliga struktur, genom vilken olika typer av urvalsfördomar tydligt kan observeras och sedan minskas genom att man skapar ett nytt urval från strukturen. I synnerhet är omärkta data involverade i den nya urvalsuppsättningen för att förbättra förmågan att minimera urvalets bias. En av de största fördelarna med det föreslagna tillvägagångssättet är att det kan korrigera alla typer av urvalsfördomar, medan de flesta av de tidigare föreslagna tillvägagångssätten är utformade för vissa specifika typer av fördomar. I experimentella studier simulerar vi alla 3 typer av urvalsfördomar på 17 olika klassificeringsproblem, alltså 17×3 partiska dataset används för att testa prestandan hos den föreslagna algoritmen. Baslinjemodellerna inkluderar beslutsträd, naiva Bayes, närmaste granne och logistisk regression. För alla kombinationer är ökningen av noggrannheten över den icke-korrigerade provmängden i genomsnitt 30 % med hjälp av varje baslinjemodell.
Annorlunda jämfört med de flesta av de tidigare verken som främst utforskar skillnaden mellan distributioner, Ren et al. I REF föreslogs en metod för att upptäcka strukturen för måldomänfördelningen som kan korrigera olika typer av urvalsfördomar.
Type-independent correction of sample selection bias via structural discovery and re-balancing
{'venue': 'In SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}