論文の概要: A new interval-based aggregation approach based on bagging and Interval
Agreement Approach (IAA) in ensemble learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10267v1
- Date: Tue, 15 Dec 2020 09:33:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-05-08 09:25:17.123046
- Title: A new interval-based aggregation approach based on bagging and Interval
Agreement Approach (IAA) in ensemble learning
- Title（参考訳）: アンサンブル学習におけるバッキング・アンド・インターバルアグリーメントアプローチ(iaa)に基づく新しい間隔ベースアグリゲーションアプローチ
- Authors: Mansoureh Maadia, Uwe Aickelin, Hadi Akbarzadeh Khorshidi
- Abstract要約: 本稿では, アンサンブル学習において, ガベージ・リサンプリング・アプローチとIAA(Interval Agreement Approach)を用いた, 間隔に基づく新たなアグリゲーション・モデルを提案する。
本稿では,アンサンブル学習における新しいアグリゲーションアプローチの実装に加えて,アンサンブル学習におけるインターバルモデリングの利用を促す実験をいくつか考案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The main aim in ensemble learning is using multiple individual classifiers
outputs rather than one classifier output to aggregate them for more accurate
classification. Generating an ensemble classifier generally is composed of
three steps: selecting the base classifier, applying a sampling strategy to
generate different individual classifiers and aggregation the classifiers
outputs. This paper focuses on the classifiers outputs aggregation step and
presents a new interval-based aggregation modeling using bagging resampling
approach and Interval Agreement Approach (IAA) in ensemble learning. IAA is an
interesting and practical aggregation approach in decision making which was
introduced to combine decision makers opinions when they present their opinions
by intervals. In this paper, in addition to implementing a new aggregation
approach in ensemble learning, we designed some experiments to encourage
researchers to use interval modeling in ensemble learning because it preserves
more uncertainty and this leads to more accurate classification. For this
purpose, we compared the results of implementing the proposed method to the
majority vote as the most common and successful aggregation function in the
literature on 10 medical data sets to show the better performance of the
interval modeling and the proposed interval-based aggregation function in
binary classification when it comes to ensemble learning. The results confirm
the good performance of our proposed approach.
- Abstract（参考訳）: アンサンブル学習の主な目的は、1つの分類器出力ではなく複数の個別分類器出力を使用してより正確な分類を行うことである。
アンサンブル分類器の生成は、基本分類器の選択、異なる個別分類器の生成のためのサンプリング戦略の適用、および出力の集約の3段階からなる。
本稿では, アンサンブル学習において, ガベージ・リサンプリング・アプローチとIAA(Interval Agreement Approach)を用いた, 間隔に基づく新たなアグリゲーション・モデルを提案する。
iaaは意思決定における興味深い実践的な集約アプローチであり、意思決定者が意見を一定間隔で提示する際の意見を結合するために導入された。
本稿では,アンサンブル学習における新たなアグリゲーションアプローチの実施に加えて,より不確実性を維持し,より正確な分類を実現するために,アンサンブル学習におけるインターバルモデリングの利用を促す実験を行った。
そこで本研究では,本手法を10項目の医学データセットにおいて最も一般的かつ成功した集計関数として多数票を得た結果と比較し,アンサンブル学習に関して,区間モデリングと区間ベース集計関数の性能向上を示す。
その結果,提案手法の有効性が確認された。
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