Ensemble tillvägagångssätt för klassificering och regression har väckt stort intresse under de senaste åren. Dessa metoder kan visas både teoretiskt och empiriskt för att överträffa enstaka prediktorer på ett brett spektrum av uppgifter. Ett av de element som krävs för exakt förutsägelse vid användning av en ensemble anses vara fel "mångfald". Den exakta innebörden i detta begrepp framgår dock inte av litteraturen, särskilt inte när det gäller klassificeringsuppgifter. I detta dokument går vi först igenom de olika försöken att ge en formell förklaring av felmångfald, inklusive flera heuristiska och kvalitativa förklaringar i litteraturen. För fullständig diskussion omfattar vi inte bara klassifikationslitteraturen utan även några utdrag ur den mer mogna regressionslitteraturen, som vi tror fortfarande kan ge en del insikter. Vi fortsätter att kartlägga de olika tekniker som används för att skapa olika ensembler, och kategorisera dem, bildar en preliminär taxonomi av mångfald skapande metoder. Som en del av denna taxonomi introducerar vi idén om implicita och explicita skapandemetoder för mångfald, och tre dimensioner längs vilka dessa kan tillämpas. Slutligen föreslår vi några nya riktlinjer som kan visa sig fruktbara när det gäller att förstå klassificeringsfelets mångfald.
En färsk undersökning av tekniker för att skapa mångfald i ensemble är i REF.
Diversity creation methods: a survey and categorisation
{'venue': 'Information Fusion', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}