I ett brett spektrum av klassificerings- och beslutsproblem får man råd eller förutsägelser av flera klassificeringar, av okänd tillförlitlighet, över flera frågor eller frågor. Detta scenario skiljer sig från den standardövervakade inställningen, där varje klassificeringsnoggrannhet kan bedömas med hjälp av tillgängliga märkta data, och väcker två frågor: givet endast förutsägelser av flera klassificeringar över en stor uppsättning omärkta testdata, är det möjligt att a) tillförlitligt rangordna dem; och b) konstruera en meta-klassificerare mer exakt än de flesta klassificeringar i ensemblen? Här presenterar vi en ny spektral strategi för att ta itu med dessa frågor. Först, förutsatt villkorlig självständighet mellan klassificeringar, visar vi att de icke-diagonala posterna i deras covariansmatris motsvarar en rank-en matris. Dessutom kan klassificeringarna rangordnas med hjälp av den ledande eigenvectoren av denna covariance matris, eftersom dess poster är proportionella mot deras balanserade noggrannheter. För det andra, via en linjär approximation till den maximala sannolikheten estimator, härleder vi Spectral Meta-Learner (SML), en ny ensemble klassificerare vars vikter är lika med denna eigenvector poster. På både simulerade och verkliga data uppnår SML vanligtvis en högre noggrannhet än de flesta klassificeringar i ensemblen och kan ge en bättre utgångspunkt än majoritetsröstning, för att uppskatta den maximala sannolikhetslösningen. Dessutom är SML robust till närvaron av små skadliga grupper av klassificeringar utformade för att veer ensemble förutsägelsen bort från (okänd) marken sanningen.
I REF föreslogs ett spektralt tillvägagångssätt för att uppskatta noggrannheten hos medlemmar i klassificeringsensembler.
Ranking and combining multiple predictors without labeled data
{'venue': 'Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 111 (2014) 1253-1258', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}