English(EN) JevForest: Path Voting for Budgeted Feature Acquisition

JevForest 提出预算特征获取新方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

研究人员开发了 JevForest，这是一种新颖的特征获取策略，专为具有有限观测预算的预测任务设计。该策略聚合自举树的提案，并根据全局训练信息增益对其进行加权，然后使用共享的掩码分类器进行预测。在 AG News 和 TREC 数据集上的初步实验显示结果喜忧参半，JevForest 在 AG News 上的表现优于静态增益排序和随机排序，但在 TREC 上表现不佳。该研究还探讨了批量查询与顺序查询，发现批量查询可以在较低的成本和延迟下提供更高的准确性。 AI

影响为预算约束下的预测模型中的信息获取优化引入了一种新的算法方法。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yu Yan · 2026-10-09 04:00

JevForest：为预算特征获取进行路径投票

arXiv:2610.10615v1 Announce Type: cross Abstract: Choosing which information to observe is central to prediction under limited observation budgets. We study JevForest, a feature acquisition policy that aggregates path-dependent proposals from bootstrapped trees, weights them by g…

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JevForest：为预算特征获取进行路径投票

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