Abstract This paper introduces a new ensemble approach, Feature-Subspace Aggregating (Feating), som bygger lokala modeller istället för globala modeller. Feating är ett generiskt ensemblesätt som kan förbättra den prediktiva prestandan hos både stabila och instabila elever. Däremot kan de flesta befintliga ensemblemetoder förbättra den prediktiva prestandan hos instabila elever endast. Vår analys visar att det nya tillvägagångssättet minskar exekveringstiden för att skapa en modell i en ensemble genom en ökad lokaliseringsnivå i Feating. Vår empiriska utvärdering visar att Feating presterar betydligt bättre än Boosting, Random Subspace och Baging i form av prediktiv noggrannhet, när en stabil inlärare SVM används som basinlärare. Den hastighet som uppnås genom Feating gör det möjligt för SVM-ensembler som annars skulle vara ogenomförbara för stora datamängder. När SVM är den föredragna basläraren visar vi att Feating SVM presterar bättre än Boosting beslutsträd och Random Forests. Vi visar vidare att Feating också avsevärt minskar felet hos en annan stabil inlärare, k-nearest granne, och en instabil inlärare, beslutsträd.
Genom att dela flera egenskaper med den metod som föreslås i detta dokument föreslog REF begreppet Feating, en generisk ensemblemetod som påstås förbättra den prediktiva noggrannheten hos både stabila och instabila klassificeringsmodeller.
Feature-subspace aggregating: ensembles for stable and unstable learners
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}