Abstract-Vi föreslår två enkla sätt att använda en genetisk algoritm (GA) för att utforma ett system med flera klasser. Den första GA-versionen väljer separata funktionsundergrupper som ska användas av de enskilda klassificeringarna, medan den andra versionen väljer (eventuellt) överlappande funktionsundergrupper, och även typerna av de enskilda klassificeringarna. De två GAs har testats med fyra verkliga datauppsättningar: Hjärta, Satimage, Bokstäver och Rättsmedicinska glasögon (tiofaldig korsvalidering, med undantag för Satimage där vi bara använde två splitar). Vi använde tre-klassificerare system och grundläggande typer av individuella klassificerare (de linjära och quadratic discriminant klassificerare och den logistiska klassificerare). De system med flera klassificeringar som utformats med de två GAs jämfördes med klassificeringar med hjälp av: 1) alla funktioner; 2) den bästa funktionen delmängd som hittades med metoden sekventiellt bakåt (SBS) och 3) den bästa funktionen delmängd som hittades av en GA (individuell klassificering!). Vi fann att: 1) det system med flera klasser som härleddes genom GA, Version 2, gav den minsta felfrekvensen i alla experiment; och 2) med Satimage och Forensic glasögon data, det producerade också den minsta testfelsfrekvensen. Att generalisera på grundval av dessa experiment är inte enkelt eftersom skillnaderna mellan felfrekvenserna i jämförelsen verkade vara för små. GA-design kan göras mindre benägna att överskola genom att inkludera straffvillkor i fitnessfunktionen som redovisar antalet funktioner som används.
I detta avseende, Genetisk algoritm (GA) är känd som en av de bästa sökalgoritmer för optimering av klassificerings utdata REF.
Designing classifier fusion systems by genetic algorithms
{'venue': 'IEEE Trans. Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Trans. Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}