Abstract-Ensemble lärande strategier, särskilt Boosting och baging beslut träd, har visat imponerande kapacitet för att förbättra förutsägelsen noggrannhet bas inlärning algoritmer. Ytterligare vinster har visat sig genom strategier som kombinerar enkla ensemblebildningar. I den här artikeln undersöker vi hypotesen att förbättringen av noggrannheten i multistrategiska metoder för ensembleinlärning beror på en ökning av mångfalden av ensemblemedlemmar som bildas. Dessutom, ledd av denna hypotes, utvecklar vi tre nya multistrategi ensemble lärande tekniker. Experimentella resultat i en mängd olika naturliga domäner tyder på att dessa multistrategiska ensemble lärande tekniker är i genomsnitt mer exakta än deras komponent ensemble lärande tekniker.
Arbetet i REF undersöker hypotesen att kombinationen av effektiva strategier för ensembleinlärning leder till en minskning av testfelet förklaras av den ökade mångfalden.
Multistrategy ensemble learning: reducing error by combining ensemble learning techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}