In de schaduw van het verleden : de pasokificatie van de Poolse sociaaldemocratie

In de jaren '90 van de twintigste eeuw en de eerste helft van de jaren 2000 domineerde de Poolse sociaaldemocratische Sojusz Lewicy Demokratycznej (SLD) het Poolse politieke landschap. Ze vormden verschillende regeringen en wonnen de presidentsverkiezingen van 1995 en 2000. Dat veranderde in 2005: de partij verloor 30% in vergelijking met de vorige verkiezingen en werd na anderhalf decennium afwisselend aan de macht schijnbaar definitief de oppositie ingeslingerd. Sindsdien gaat de Poolse politiek niet meer over de strijd tussen post-communisten en post-Solidariteit gelieërde partijen, maar tussen de linker- en rechtervleugel van post-Solidariteit. Vandaag zetelen er geen enkele linkse partijen meer in het Poolse parlement, en worstel SLD om relevant te blijven. Hoe kon het zover komen, en is er een toekomst voor de sociaaldemocratie in Polen

Instance-dependent cost-sensitive learning: do we really need it?

Traditionally, classification algorithms aim to minimize the number of errors. However, this approach can lead to sub-optimal results for the common case where the actual goal is to minimize the total cost of errors and not their number. To address this issue, a variety of cost-sensitive machine learning techniques has been suggested. Methods have been developed for dealing with both class- and instance-dependent costs. In this article, we ask whether we really need instance-dependent rather than class-dependent cost-sensitive learning? To this end, we compare the effects of training cost-sensitive classifiers with instance- and class-dependent costs in an extensive empirical evaluation using real-world data from a range of application areas. We find that using instance-dependent costs instead of class-dependent costs leads to improved performance for cost-sensitive performance measures, but worse performance for cost-insensitive metrics. These results confirm that instance-dependent methods are useful for many applications where the goal is to minimize costs