Abstract-The concept of ensemble learning erbjuder en lovande aveny i lärande från dataströmmar under komplexa miljöer eftersom det tar itu med bias och varians dilemmat bättre än sin enda modell motsvarighet och har en omkonfigurerbar struktur, som är väl anpassad till det givna sammanhanget. Medan olika förlängningar av ensemble lärande för gruvdrift icke-stationära dataströmmar kan hittas i litteraturen, de flesta av dem är tillverkade under en statisk bas-klassificerare och återbesöker tidigare prover i skjutfönstret för en omskolning steg. Denna funktion orsakar beräkningsmässigt oöverkomlig komplexitet och är inte tillräckligt flexibel för att klara av snabbt föränderliga miljöer. Deras komplexitet är ofta krävande eftersom det handlar om en stor samling av offline-klassificerare på grund av avsaknaden av strukturella mekanismer för att minska komplexiteten och avsaknaden av en mekanism för urval av funktioner online. En ny ensembleklassificerare, nämligen Parsimonious Ensemble (pENsemble), föreslås i detta dokument. pENsemble skiljer sig från befintliga arkitekturer i det faktum att det är byggt på en framväxande klassificering från dataströmmar, kallas Parsimonious Classifier (pClass). pENsemble är utrustad med en ensemble beskärning mekanism, som uppskattar en lokaliserad generalisering fel av en bas-klassificerare. Ett dynamiskt online-funktionsval är integrerat i pENsemblen. Denna metod möjliggör dynamiskt urval och avval av inmatningsfunktioner i farten. PENsemble antar en dynamisk ensemblestruktur för att ta fram ett slutligt klassificeringsbeslut där den har ett nytt driftdetekteringsscenario för att växa ensemblens struktur. PENsemblens effekt har numeriskt visats genom rigorösa numeriska studier med dynamiska och föränderliga dataströmmar där den ger den mest uppmuntrande prestandan när det gäller att uppnå en avvägning mellan noggrannhet och komplexitet.
Pratama m.fl. REF föreslår en ny metod för evolutionsklassificering av ensembler, så kallad parsimonisk ensemble, som leder till en avvägning mellan precision och komplexitet.
Evolving Ensemble Fuzzy Classifier
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}