Abstrakt. Mångfald bland medlemmarna i en grupp av klassificeringar anses vara en nyckelfråga i klassificeringskombinationen. Att mäta mångfald är dock inte enkelt eftersom det inte finns någon allmänt accepterad formell definition. Vi har hittat och studerat tio statistik som kan mäta mångfald bland binära klassificeringsutgångar (korrekta eller felaktiga röster för klassetiketten): fyra genomsnittliga parvisa mått (Q-statistiken, korrelationen, oenigheten och det dubbla felet) och sex icke-parvisa åtgärder (entropi av rösterna, svårighetsindexet, Kohavi-Wolpert variansen, den interna överenskommelsen, den generaliserade mångfalden, och den sammanfallande misslyckandemångfalden). Fyra experiment har utformats för att undersöka förhållandet mellan teamets noggrannhet och mångfaldsåtgärderna och mellan åtgärderna själva. Även om det finns bevisade samband mellan mångfald och noggrannhet i vissa speciella fall väcker våra resultat vissa tvivel om nyttan av mångfaldsåtgärder för att bygga klassificeringsensembler i verkliga mönsterigenkänningsproblem.
Kuncheva m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. studerade detta förhållande genom tio mångfald åtgärder bland binära klassificerare REF.
Measures of Diversity in Classifier Ensembles and Their Relationship with the Ensemble Accuracy
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}