Abstract Mångfald bland basklassarna anses vara viktigt vid konstruktion av en klassificeringsensemble. Många algoritmer har föreslagits för att konstruera en bra klassificeringsensemble genom att söka både noggrannheten hos basklassificeringarna och mångfalden bland dem. Det finns dock ingen allmänt accepterad definition av mångfald, och det är mycket svårt att mäta mångfalden uttryckligen. Även om forskare har utformat flera experimentella studier för att jämföra olika mångfaldsåtgärder, observerades vanligtvis förvirrande resultat. I detta dokument presenterar vi en teoretisk analys av sex befintliga mångfaldsåtgärder (nämligen oliktänkande åtgärd, dubbel fel åtgärd, KW varians, inter-rater överenskommelse, generaliserad mångfald och mått på svårigheter), visa underliggande samband mellan dem, och relatera dem till begreppet marginal, vilket är mer uttryckligt relaterade till framgången för ensemble lärande algoritmer. Vi illustrerar varför förvirrande experimentella resultat observerades och visar att de diskuterade mångfaldsåtgärderna är naturligt ineffektiva. Vår analys ger en djupare förståelse för mångfaldsbegreppet och kan därmed bidra till att designa bättre ensembleinlärningsalgoritmer.
I REF analyserades det underliggande förhållandet mellan mångfald och marginal.
An analysis of diversity measures
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}