Abstract-Boosting är erkänd som en av de mest framgångsrika teknikerna för att generera klassificeringsensembler. Vanligtvis kombineras klassificeringsutgångarna med den viktade majoritetens röst. Syftet med denna studie är att visa fördelarna med några suddiga kombinationsmetoder för ensembler av klassificerare utformade av Boosting. Vi utförde dubbel-korsvalidering experiment på sex referensdatauppsättningar för att jämföra fuzzy och nonfuzzy kombinationsmetoder. På den "fuzzy sidan" använde vi den suddiga integralen och beslutsmallarna med olika likhetsåtgärder. På den "nonfuzzy sidan" försökte vi den viktade majoritetsrösten samt enkla kombinatorer som majoritetsröst, minimum, maximum, genomsnitt, produkt, och Naive-Bayes kombinationen. I våra experiment har de fuzzy kombinationsmetoderna genomgående presterat bättre än de icke fuzzy metoderna. Den viktade majoriteten av rösterna visade ett stabilt resultat, även om det var något underlägset de luddiga kombinatorernas resultat.
Kuncheva REF jämför experimentellt olika fuzzy och skarpa kombinationsmetoder, inklusive fuzzy integral och röstning, för att öka klassificeringsföreställningarna i Adaboost.
"Fuzzy" versus "nonfuzzy" in combining classifiers designed by Boosting
{'venue': 'IEEE Trans. Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Trans. Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}