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CardBench：用于关系数据库学习基数估计的基准
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
主动学习通过设计查询策略来选择信息量最大的数据点进行标记，提高学习算法效率和性能。ALPBench是一个支持主动学习流程的工具，包含86个数据集和5个主动学习设置，用于评估不同学习算法和查询策略的性能。
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关键要点
- 主动学习通过设计查询策略选择信息量最大的数据点进行标记。
- 主动学习旨在提高学习算法的效率和性能。
- 目前缺乏对不同查询策略性能进行比较的标准化基准。
- ALPBench是一个支持主动学习流程的工具，提供规范、执行和性能监控。
- ALPBench内置可确保可重复评估的措施，保存精确的数据集拆分和超参数设置。
- ALPBench包含86个真实的表格分类数据集和5个主动学习设置，产生430个主动学习问题。
- 示例研究评估了9种查询策略与8种学习算法在两种不同设置下的表现。
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