Publikation: Random vs. Best-First: Impact of Sampli...
Stammdaten
Titel: | Random vs. Best-First: Impact of Sampling Strategies on Decision Making in Model-Based Diagnosis |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | Statistical samples, in order to be representative, have to be drawn from a population in a random and unbiased way. Nevertheless, it is common practice in the field of model-based diagnosis to make estimations from (biased) best-first samples. One example is the computation of a few most probable fault explanations for a defective system and the use of these to assess which aspect of the system, if measured, would bring the highest information gain. In this work, we scrutinize whether these statistically not well-founded conventions, that both diagnosis researchers and practitioners have adhered to for decades, are indeed reasonable. To this end, we empirically analyze various sampling methods that generate fault explanations. We study the representativeness of the produced samples in terms of their estimations about fault explanations and how well they guide diagnostic decisions, and we investigate the impact of sample size, the optimal trade-off between sampling efficiency and effectivity, and how approximate sampling techniques compare to exact ones. |
Schlagworte: | General Medicine |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 28.06.2022 (Online) |
Erschienen in: |
Proceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence
Proceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence
(
AAAI Press;
V. Honavar, M. Spaan
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | 36 |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 5869 - 5878 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 28.06.2022 |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | 2374-3468 |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20531 |
Homepage: | - |
Open Access |
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Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
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AT - A-9020 Klagenfurt |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Forschungsaktivitäten
(Achtung: Externe Aktivitäten werden im Suchergebnis nicht mitangezeigt)
Projekte: |
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Publikationen: | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
Veranstaltungen: | Keine verknüpften Veranstaltung vorhanden |
Vorträge: |
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