Oración 1: incluso cuando en un conjunto de datos MIL predomina la clase negativa, como sucede en la mayorı́a de casos, y además las bolsas positivas son dispersas (hay muy pocas instancias en la bolsa que las hacen positivas), el sesgo del clasificador puede ser mucho mayor porque las instancias representativas de la clase positiva serán muy pocas comparadas con las instancias negativas, lo que puede sesgar la estimación de la probabilidad a posteriori de la clase, como muestra el ejemplo de juguete de la Figura 6-2
Oración 2: (6-11) Por otro lado, la medida de “negatividad” también permite hallar las instancias más negativas en las bolsas positivas, es decir, las instancias que proporcionan la mayor ambigüedad en las bolsas positivas
Relación: neutral
Género: books