Att ta bort eller filtrera avvikelser och felmärkta fall före utbildning av en inlärningsalgoritm har visat sig öka klassificeringsnoggrannheten. En populär metod för att hantera avvikande och felmärkta instanser är att ta bort varje instans som är felklassificerad av en inlärningsalgoritm. Men, en undersökning av vilka lärande algoritmer att använda för filtrering samt deras effekter på flera lärande algoritmer över en stor uppsättning av dataset har inte gjorts. Tidigare arbete har i allmänhet varit begränsat på grund av de stora beräkningskraven för att köra ett sådant experiment, och därmed har undersökningen i allmänhet varit begränsad till att lära algoritmer som är beräknings billigt och med hjälp av ett litet antal datamängder. I den här artikeln undersöker vi 9 inlärningsalgoritmer som filtreringsalgoritmer samt effekterna av filtrering i de 9 valda inlärningsalgoritmerna på en uppsättning av 54 dataset. Förutom att använda varje lärande algoritm individuellt som ett filter, använder vi också uppsättningen av lärande algoritmer som ett ensemblefilter och använder en adaptiv algoritm som väljer en delmängd av lärande algoritmer för filtrering för en specifik uppgift och lärande algoritm. Vi finner att i de flesta fall, med hjälp av en ensemble av lärande algoritmer för filtrering producerar den största ökningen av klassificering noggrannhet. Vi jämför också filtrering med en majoritetsröstande ensemble. Röstensemblen överträffar filtreringen betydligt om det inte finns stora mängder buller i datamängden. Dessutom anser vi att en majoritetsröstande ensemble är robust för buller eftersom filtrering med en röstensemble inte ökar klassificeringen av röstensemblen.
På senare tid har det dock visat sig att den breda tillämpningen av bullerhanteringsmetoder inte alltid ökar klassificeringsnoggrannheten, särskilt när inget konstgjort buller har lagts till i datamängden Ref.
An Extensive Evaluation of Filtering Misclassified Instances in Supervised Classification Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}