Abstract-Classifier ensembler utgör en av de viktigaste forskningsriktningarna inom maskininlärning och datautvinning. Användningen av flera klassificeringar ger i allmänhet bättre prediktiva prestanda än vad som är möjligt med en enda modell. Flera metoder finns i litteraturen som ger medel för att konstruera och aggregera sådana ensembler. Dessa ensemblesystem innehåller dock överflödiga medlemmar som, om de tas bort, ytterligare kan öka gruppmångfalden och ge bättre resultat. Mindre ensembler slappnar också av minne och lagringskrav, vilket minskar systemets drifttid overhead samtidigt som den totala effektiviteten förbättras. Detta papper utökar de idéer som utvecklats för funktionsval problem för att stödja klassificering ensemble reduktion, genom att omvandla ensemble förutsägelser till träningsprover, och behandla klassificerare som funktioner. Dessutom används den globala heuristiska harmoni sökningen för att välja en reducerad delmängd av sådana artificiella funktioner, samtidigt som man försöker maximera funktionen delmängd utvärdering. Den resulterande tekniken utvärderas systematiskt med hjälp av högdimensionella och stora referensdatauppsättningar, som visar en överlägsen klassificeringsprestanda mot både ursprungliga, oreducerade ensembler och slumpmässigt bildade undergrupper.
Ett beskärningssystem för högdimensionella och stora referensdatauppsättningar utvecklades av REF, I ett sådant system användes en utökad funktionsvalsteknik för att omvandla ensembleprognoser till utbildningsprover, där klassificeringar behandlades som egenskaper.
Feature Selection Inspired Classifier Ensemble Reduction
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}