मशीन लर्निंग के लिए संयोजक परीक्षण मीट्रिक

यह पत्र मशीन लर्निंग (एमएल) डेटा सेट की तुलना के लिए एक सेट अंतर मीट्रिक परिभाषित करता है और प्रस्तावित करता है कि डेटा सेट के बीच का अंतर संयोजक कवरेज का एक कार्य हो। हम एमएल मॉडल के प्रदर्शन को मूल्यांकन और भविष्यवाणी करने के लिए इसकी उपयोगिता को दर्शाते हैं। डेटा सेट के बीच के अंतर की पहचान करना और मापना एमएल समस्याओं के लिए महत्वपूर्ण मूल्य है, जहाँ मॉडल की सटीकता उस डिग्री पर भारी निर्भर करती है, जिस पर प्रशिक्षण डेटा अनुप्रयोग में encounter किए गए डेटा का पर्याप्त प्रतिनिधित्व करता है। इस विधि को पुनः प्रशिक्षण के बिना स्थानांतरण शिक्षण के लिए दर्शाया गया है, एक ऐसे मॉडल के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने की समस्या जो एक डेटा सेट पर प्रशिक्षित है और दूसरे पर लागू होता है।