Ingången till en algoritm som lär sig en binär klassificerare består normalt av två uppsättningar exempel, där en uppsättning består av positiva exempel på det begrepp som ska läras, och den andra uppsättningen består av negativa exempel. Det är dock ofta så att de tillgängliga utbildningsuppgifterna är en ofullständig uppsättning positiva exempel, och en uppsättning omärkta exempel, av vilka några är positiva och några är negativa. Det problem som lösts i detta dokument är hur man lär sig en standard binär klassificerare med tanke på en icke-traditionell utbildning av detta slag. Under antagandet att de märkta exemplen väljs slumpmässigt från de positiva exemplen visar vi att en klassificeringsgrundare som är tränad på positiva och omärkta exempel förutsäger sannolikheter som endast skiljer sig från de verkliga villkorliga sannolikheterna för att vara positiva. Vi visar hur man använder detta resultat på två olika sätt att lära sig en klassificerare från ett icke-traditionellt träningsset. Vi tillämpar sedan dessa två nya metoder för att lösa ett verkligt problem: identifiera proteinposter som bör ingå i en ofullständig specialiserad molekylärbiologidatabas. Våra experiment inom detta område visar att modeller som utbildats med hjälp av de nya metoderna presterar bättre än den nuvarande toppmoderna partiska SVM-metoden för att lära sig av positiva och omärkta exempel.
I REF tas problemet med klassificeringslärande från endast positiva och omärkta data upp på binärklassificerare (t.ex. SVM) och utnyttjar det faktum att den villkorliga sannolikheten för en modell som är utbildad på märkta och omärkta exempel inte skiljer sig särskilt mycket från en modell som är utbildad på fullt märkta exempel, förutsatt att positiva exempel är slumpvis märkta.
Learning classifiers from only positive and unlabeled data
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}