Vi introducerar en allmän kategorisering som vi kallar den garanterade felmaskinen, eller GEM, och två inlärningsalgoritmer som används för utbildning av GEM, en riktig GEM-algoritm och en idealisk GEM-algoritm. Den verkliga GEM-algoritmen är avsedd att användas i verkliga tillämpningar, medan den idealiska GEM-algoritmen introduceras som ett teoretiskt verktyg. Olika från de flesta inlärningsmaskiner, GEM har en ternära värderad utgång, det är förutom 0 och 1 det kan returnera en okänd etikett, uttrycker tvivel. Vårt centrala resultat är att statistiken över GEM-maskinens generaliseringsfel, som erhållits med den idealiska GEM-algoritmen, under allmänna förhållanden är universell, i den meningen att den förblir densamma, oberoende av den (okända) mekanism som genererar datan. Som en följd av detta kan användaren välja en önskad nivå av generaliseringsfel och inlärningsmaskinen justeras automatiskt för att uppfylla denna önskade nivå, och ingen kunskap om datagenereringsmekanismen krävs i denna process; justeringen uppnås genom att modulera storleken på den region där maskinen returnerar den okända etiketten. Nyckelpunkten är att det inte finns någon konservatism i denna process eftersom statistiken över generaliseringsfelet är känd. Vi visar vidare att generaliseringsfelet hos maskinen som erhålls med den verkliga algoritmen alltid inte är större än generaliseringsfelet hos maskinen som erhålls med den idealiska algoritmen. Därför kan det generaliseringsfel som beräknas för det senare strikt användas som en gräns för det förra, och dessutom ger det bevisligen snäva utvärderingar i typiska fall.
Ett annat intressant system i närheten av förtroende-rating lärande är den garanterade felmaskin (GEM) REF.
Classification with guaranteed probability of error
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}