Sammanfattning av denna webbsida: Classifier ensemble teknik har varit ett aktivt område för maskininlärning forskning under de senaste åren. Syftet med att kombinera klassificerande ensembler är att förbättra ensemblens noggrannhet jämfört med varje enskild klassiator. En ensemble kan övervinna svagheten hos en enskild klassificerare om dess bas klassificerare inte gör samtidiga fel. I denna studie föreslås och studeras i detalj en ny algoritm för optimal klassificeringsensembledesign kallad Coalition-based Ensemble Design (CED). CED-algoritmen syftar till att minska storleken och generaliseringsfelet för en klassificeringsensemble samtidigt som noggrannheten förbättras. Den underliggande teorin är baserad på bildandet av koalitioner i kooperativ spelteori. Algoritmen uppskattar mångfalden av en ensemble med Kappa Cohen-måttet för multibasklassificerare och väljer en koalition baserad på deras bidrag till den totala mångfalden. CED-algoritmen jämförs empiriskt med flera klassiska designmetoder, nämligen Classic ensemble, Clustering, Thinning och Most Diverse algoritmer. Experimentella resultat visar att CED-algoritmen är överlägsen när det gäller att skapa de mest varierande och exakta klassificeringsensemblerna.
Alzubi REF föreslog en koalitionsbaserad ensembledesign genom att använda ensembleklassare som klargjorde uppmuntrande resultat.
Optimal Classifier Ensemble Design Based on Cooperative Game Theory
{'venue': None, 'journal': 'Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}