För att upptäcka intressanta mönster och beroenden i data, en metod baserad på grov uppsättning teori kan användas. I synnerhet har man infört en dominerande strategi för att ta itu med problemet med ordinal klassificering med monotonitetsbegränsningar (även kallad multikriterieklassificering i beslutsanalysen). I verkliga problem, i närvaro av buller, befanns dock begreppen om grov tillnärmning vara alltför restriktiva. I detta dokument introducerar vi en probabilistisk modell för ordinala klassificeringsproblem med monotonitetsbegränsningar. Sedan generaliserar vi begreppet lägre approximationer till det stokastiska fallet. Vi uppskattar sannolikheten med maximal sannolikhet metod som leder till isoton regressionsproblem för en två-klass (binary) fall. Metoden är lätt generaliserad till ett flerklassigt fall. Slutligen visar vi ekvivalensen av den variabla konsistensen grova uppsättningar till den specifika empiriska riskminimerande beslutsregeln i den statistiska beslutsteorin.
Kotlowski m.fl. Ref överväga ordinal klassificering med monotonicitetsbegränsningar i samband med grova uppsättningar.
Stochastic Dominance-based Rough Set Model for Ordinal Classification
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}