En ensemble är en uppsättning lärda modeller som fattar beslut kollektivt. Även om en ensemble vanligtvis är mer exakt än en enskild elev tenderar befintliga ensemblemetoder ofta att konstruera onödigt stora ensembler, vilket ökar minnesförbrukningen och beräkningskostnaden. Ensemble beskärning tar itu med detta problem genom att välja en undergrupp av ensemblemedlemmar för att bilda subensembler som är föremål för mindre resursförbrukning och svarstid med noggrannhet som liknar eller bättre än den ursprungliga ensemblen. I den här artikeln analyserar vi exaktheten/mångfalden och bevisar att klassificeringar som är mer exakta och gör fler förutsägelser i minoritetsgruppen är viktigare för subsensemble konstruktion. Baserat på de förvärvade insikterna föreslås ett heuristiskt mått som tar hänsyn till både noggrannhet och mångfald för att explicit utvärdera varje enskild klassificerings bidrag till hela ensemblen. Genom att införliva ensemblemedlemmar i fallande ordning av deras bidrag, bildas subensembler så att användare kan välja de översta p procent av ensemblemedlemmar, beroende på deras resurstillgänglighet och tolerabel väntetid, för förutsägelser. Experimentella resultat på 26 UCI-datauppsättningar visar att subensembler som bildas av den föreslagna EPIC-algoritmen (Ensemble Pruning via Individual Contribution Ordering) överträffar den ursprungliga ensemblen och en toppmodern ensemblebeskärningsmetod, Orientation Ordering (OO) [16].
Syftet med ensemblebeskärning tillvägagångssätt är att välja en delmängd av klassificerare från en stor uppsättning klassiatorer för att generera en ensemble som liknar, eller bättre, än den ursprungliga ensemblen av alla klassiatorer REF.
Ensemble pruning via individual contribution ordering
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}