Abstract-This paper utvecklar fördelarna med att använda partikel svärm modellval (PSMS) för att bygga effektiva ensemble klassificering modeller. PSMS söker i en verktygslåda efter den bästa kombinationen av metoder för förbehandling, funktionsval och klassificering för generiska binära klassificeringsuppgifter. Under hela sökprocessen utvärderar PSMS en mängd olika modeller, från vilka en enda lösning (dvs. Den bästa klassificeringsmodellen) väljs. Tillfredsställande resultat har rapporterats med den senare formuleringen inom flera områden. Många modeller som kan vara användbara för klassificering förbises dock för den slutliga modellen. I detta dokument föreslår vi att sådana kandidatmodeller ska återanvändas för att bygga upp effektiva ensembler. Vi utforskar tre enkla formuleringar för att bygga ensembler från mellanliggande PSMS-lösningar som inte kräver ytterligare beräkning än den traditionella PSMS-implementationen. Vi rapporterar experimentella resultat på referensdata samt på en datauppsättning från objektigenkänning. Våra resultat visar att bättre modeller kan erhållas med ensembleversionen av PSMS, vilket motiverar ytterligare forskning om kombinationen av kandidatmodeller för PSMS. Dessutom analyserar vi mångfalden i klassificeringsmodellerna, som är kända för att vara en viktig faktor för konstruktion av ensembler.
När det gäller ett bredare tillämpningsområde har PSO tillämpats på ensemblemodellens urvalsproblem REF.
Ensemble particle swarm model selection
{'venue': 'The 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}