Vi presenterar en ny ensemblebeskärningsmetod baserad på att ombeställa de klassificeringar som erhålls från baging och sedan välja en delmängd för aggregering. Att beställa de klassificeringar som genereras i paketeringen gör det möjligt att bygga subensembler av ökande storlek genom att först inkludera de klassificeringar som förväntas fungera bäst när de aggregeras. Ensemble beskärning uppnås genom att stoppa aggregeringsprocessen innan alla klassificeringar som genereras ingår i ensemblen. Bearbetade subensembler som innehåller mellan 15 % och 30 % av den ursprungliga gruppen av klassificeringsapparater, förutom att de är mindre, förbättrar generaliseringsprestandan hos den fullständiga paketeringsensemblen i de undersökta klassificeringsproblemen.
En ny version av modellaggregation som erhållits från paketering beskrivs i REF.
Pruning in ordered bagging ensembles
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}