Strategin för overproduce-and-choose omfattar generering av en inledande stor pool av kandidatklassare och är avsedd att testa olika kandidatensembler för att välja den bäst presterande lösningen. Ensemblens felfrekvens, ensemblestorlek och mångfald är de vanligaste sökkriterier som används för att vägleda detta val. Genom att tillämpa felfrekvensen kan vi uppnå huvudmålet i mönsterigenkänning och maskininlärning, vilket är att hitta högpresterande prediktorer. När det gäller ensemblestorlek är förhoppningen att öka igenkännandegraden samtidigt som antalet klassificeringar minimeras för att uppfylla både prestandakrav och krav på låg ensemblestorlek. Slutligen kan ensembler vara mer exakta än enskilda klassificerare endast när klassificerare medlemmar presentera mångfald sinsemellan. I detta dokument tillämpar vi två Pareto front spread kvalitetsåtgärder för att analysera förhållandet mellan de tre huvudsakliga sökkriterier som används i overproduce-and-choose strategi. Experimentella resultat visar att kombinationen av ensemblestorlek och mångfald inte ger motstridiga multiobjektiva optimeringsproblem. Dessutom kan vi inte minska graden av generaliseringsfel genom att kombinera detta par sökkriterier. Men när felfrekvensen kombineras med mångfald eller ensemblestorlek, fann vi att dessa åtgärder är motstridiga objektiva funktioner och att lösningarnas resultat är mycket högre.
Dos Santos m.fl. REF optimerar en kombination av ensemblefel och mångfald åtgärder också, men de inkluderar också ensemblestorlek som ett kriterium i sin analys av Pareto front.
Pareto analysis for the selection of classifier ensembles
{'venue': "GECCO '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}