Abstrakt. Inom många tillämpningsområden för maskininlärning är förkunskaper om monotoniciteten i samband mellan responsvariabeln och prediktorvariabler lättillgängliga. Monotonicitet kan också vara ett viktigt modellkrav i syfte att förklara och motivera beslut, t.ex. beslut om godtagande/avvisande. Vi föreslår en modifierad närmaste grannalgoritm för konstruktion av monotonklassiatorer från data. Vi börjar med att göra träningsdata monoton med så få etikettändringar som möjligt. Den ommärkta datasetet kan ses som en monoton klassificering som har den lägsta möjliga felprocenten på träningsdata. De ommärkta uppgifterna används därefter som träningsprov av en modifierad närmaste grannalgoritm. Denna ändrade grannregel ger förutsägelser som garanterat uppfyller monotonitetsbegränsningarna. Det är därför mycket mer sannolikt att de avsedda användarna godtar det. Våra experiment visar att monoton kNN ofta överträffar standard kNN i problem där monotonicitetsbegränsningar är tillämpliga.
Förutom den välkända anpassningen av märkning testdata med median i stället för läget för k-etiketter, det enda arbete författarna är medvetna om är den modifierade närmaste grannalgoritm för konstruktion av monotona klassiatorer från data REF.
Nearest Neighbour Classification with Monotonicity Constraints
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}