Handling Classification Uncertainty, Fachbücher von Norbert Tóth

Das Buch "Handling Classification Uncertainty" von Norbert Tóth bietet eine umfassende Analyse und Erweiterung des Entscheidungsbaumrahmens zur Handhabung von Klassifikationsunsicherheiten. In vielen diagnostischen Anwendungen ist es entscheidend, nicht nur die Proben zu klassifizieren, sondern auch einen Wert für die Sicherheit der Klassifikation anzugeben, der die Stärke der Diagnose widerspiegelt. Die erste Hälfte der Arbeit schlägt eine Methode vor, die auf der Berechnung von Abständen zu relevanten Entscheidungsgrenzen basiert und Aspekte wie Klassendichte, Wahrscheinlichkeit der korrekten Klassifikation und Schätzung des Vertrauens berücksichtigt. Diese Methode ist nicht auf die euklidische Distanz beschränkt und kann auch auf Entscheidungsbäume angewendet werden, die schräg verlaufende Hyperflächen nutzen. Im zweiten Teil wird gezeigt, wie diese Klassifikationsvertrauenswerte integriert werden können, um eine Konsensentscheidung abzuleiten. Die vorgestellte Kombinationstechnik ermöglicht es, neue Klassifizierer dynamisch hinzuzufügen, ohne dass eine erneute Schulung oder Modifikation des bestehenden Systems erforderlich ist.