論文の概要: Noise-Resilient Ensemble Learning using Evidence Accumulation Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09212v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 11:52:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 14:12:45.967048
- Title: Noise-Resilient Ensemble Learning using Evidence Accumulation Clustering
- Title（参考訳）: 証拠蓄積クラスタリングを用いた耐雑音アンサンブル学習
- Authors: Ga\"elle Candel, David Naccache
- Abstract要約: アンサンブル学習法は、同じタスクを実行する複数のアルゴリズムを組み合わせて、優れた品質のグループを構築する。
これらのシステムは、ネットワークの各ピアまたはマシンが1つのアルゴリズムをホストし、その結果をそのピアに伝達する分散セットアップによく適合する。
しかし、ネットワークは破損し、アンサンブルの品質に有害な影響を及ぼすピアの予測精度が変化する。
雑音耐性アンサンブル分類法を提案し,精度の向上と乱数誤差の補正を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ensemble Learning methods combine multiple algorithms performing the same
task to build a group with superior quality. These systems are well adapted to
the distributed setup, where each peer or machine of the network hosts one
algorithm and communicate its results to its peers. Ensemble learning methods
are naturally resilient to the absence of several peers thanks to the ensemble
redundancy. However, the network can be corrupted, altering the prediction
accuracy of a peer, which has a deleterious effect on the ensemble quality. In
this paper, we propose a noise-resilient ensemble classification method, which
helps to improve accuracy and correct random errors. The approach is inspired
by Evidence Accumulation Clustering , adapted to classification ensembles. We
compared it to the naive voter model over four multi-class datasets. Our model
showed a greater resilience, allowing us to recover prediction under a very
high noise level. In addition as the method is based on the evidence
accumulation clustering, our method is highly flexible as it can combines
classifiers with different label definitions.
- Abstract（参考訳）: Ensemble Learningメソッドは同じタスクを実行する複数のアルゴリズムを組み合わせて、優れた品質のグループを構築する。
これらのシステムは、ネットワークの各ピアまたはマシンが1つのアルゴリズムをホストし、その結果をそのピアに伝達する分散セットアップによく適合する。
アンサンブル学習法は,アンサンブルの冗長性により,複数のピアが存在しないことで自然に回復する。
しかし、ネットワークが破損し、ピアの予測精度が変化し、アンサンブル品質に悪影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,雑音耐性アンサンブル分類法を提案する。
このアプローチは、アンサンブルの分類に適応したエビデンス蓄積クラスタリングにインスパイアされている。
我々はこれを、4つのマルチクラスデータセット上の単純投票モデルと比較した。
モデルでは高い反発性を示し、非常に高い騒音下で予測を回復することができた。
さらに,本手法はエビデンス蓄積クラスタリングに基づくため,分類器と異なるラベル定義を組み合わせられるため,非常に柔軟な手法である。
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