I detta dokument utvärderas tillämpningen av ensembler av exempelvalalgoritmer för att förbättra kvaliteten på datauppsättningens storleksminskning. För att säkerställa mångfalden av undermodeller övervägdes urvalet av undergrupper av funktioner. I experimenten utvärderades algoritmerna Condensed Nearest Neighbor (CNN) och Edited Nearest Neighbor (ENN) som grundläggande exempel på urvalsmetoder. Resultaten visar att det är möjligt att få olika avvägningar mellan datakompression och klassificeringsnoggrannhet beroende på acceptanströskeln och parametrar för funktionsförhållandet. I vissa fall var det möjligt att uppnå både: högre komprimering och högre noggrannhet än för en enskild instans val algoritm.
I REF utvärderade Blachnik prestandan hos en ensemble av exempelurvalsalgoritmer, som de sedan kombinerade i syfte att förbättra kvaliteten på datauppsättningens storleksminskning.
Ensembles of instance selection methods based on feature subset
{'venue': 'KES', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}