Abstract-Boosting är en välkänd och effektiv teknik för att bygga en klassificeringsensemble. En ensemble byggs stegvis genom att ändra fördelningen av träningsdata och tvinga inlärare att fokusera på felklassificeringsfel. I denna uppsats, en förbättring till Boosting algoritm som kallas DivBoosting algoritm föreslås och studeras. Experiment på flera datamängder utförs på både Boosting och DivBoosting. De experimentella resultaten visar att DivBoosting är en lovande metod för ensemblebeskärning. Vi anser att det har många fördelar jämfört med traditionell boostermetod eftersom dess mekanism inte enbart bygger på att välja de mest exakta basklassificerare utan också på att välja de mest olika typer av klassificerare.
I REF föreslås mångfaldsbaserad förbättring (DivBoosting) för att förbättra prestandan hos traditionella boosteralgoritmer.
Diversity-Based Boosting Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}