論文の概要: An ensemble learning framework based on group decision making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01167v1
- Date: Wed, 1 Jul 2020 13:18:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-11-14 23:57:29.354438
- Title: An ensemble learning framework based on group decision making
- Title（参考訳）: グループ意思決定に基づくアンサンブル学習フレームワーク
- Authors: Jingyi He, Xiaojun Zhou, Rundong Zhang, Chunhua Yang
- Abstract要約: この問題を解決するために,グループ意思決定(GDM)に基づくアンサンブル学習(EL)手法の枠組みが提案されている。
この枠組みでは、基本学習者は意思決定者と見なすことができ、異なるカテゴリを代替と見なすことができ、分類法の性能を反映した精度、リコール、精度が採用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.906702226082627
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The classification problem is a significant topic in machine learning which
aims to teach machines how to group together data by particular criteria. In
this paper, a framework for the ensemble learning (EL) method based on group
decision making (GDM) has been proposed to resolve this issue. In this
framework, base learners can be considered as decision-makers, different
categories can be seen as alternatives, classification results obtained by
diverse base learners can be considered as performance ratings, and the
precision, recall, and accuracy which can reflect the performances of the
classification methods can be employed to identify the weights of
decision-makers in GDM. Moreover, considering that the precision and recall
defined in binary classification problems can not be used directly in the
multi-classification problem, the One vs Rest (OvR) has been proposed to obtain
the precision and recall of the base learner for each category. The
experimental results demonstrate that the proposed EL method based on GDM has
higher accuracy than other 6 current popular classification methods in most
instances, which verifies the effectiveness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 分類問題は、特定の基準でデータをグループ化する方法を機械に教えることを目的とした機械学習において重要なトピックである。
本稿では,グループ意思決定(GDM)に基づくアンサンブル学習(EL)手法の枠組みを提案し,この問題を解決する。
この枠組みでは、基本学習者は意思決定者と見なすことができ、異なるカテゴリを代替と見なすことができ、多様な基礎学習者が獲得した分類結果を性能評価と見なすことができ、その精度、リコール、精度はGDMにおける意思決定者の重みを特定するために用いられる。
さらに、二分分類問題で定義される精度とリコールが、直接多分類問題で利用できないことを考慮し、各カテゴリのベース学習者の正確性とリコールを得るために、one vs rest (ovr) が提案されている。
実験の結果, gdmに基づくel法は, 提案手法の有効性を検証するため, 従来の6つの分類法よりも精度が高いことがわかった。
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