I detta dokument presenterar vi en ny metafeature-genereringsmetod i samband med meta-learning, som bygger på regler som jämför enskilda baselevers prestationer på ett en-mot-ett-sätt. Förutom dessa nya meta-features introducerar vi också en ny meta-learner kallad Ungefärliga Ranking Tree Forests (ART Forests) som presterar mycket konkurrenskraftigt jämfört med flera toppmoderna meta-learners. Våra experimentella resultat är baserade på en stor samling dataset och visar att de föreslagna nya teknikerna kan förbättra den övergripande prestandan för meta-learning för algoritmrankning avsevärt. En viktig punkt i vår strategi är att varje prestandatal för varje basinlärare för varje specifik datauppsättning genereras genom att optimera parametrarna för basinläraren separat för varje datauppsättning.
Sun & Pfahringer REF använde även hyperparameterinställning i samband med MtL. Författarna föreslog en ny meta-learner för algoritmrekommendation, och en funktionsgenerator för att konstruera dataset som används i experiment.
Pairwise meta-rules for better meta-learning-based algorithm ranking
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}