Fugu-MT 論文翻訳(概要): AutoDES: AutoML Pipeline Generation of Classification with Dynamic Ensemble Strategy Selection

論文の概要: AutoDES: AutoML Pipeline Generation of Classification with Dynamic Ensemble Strategy Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00207v1
Date: Sat, 1 Jan 2022 15:17:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-04 14:47:18.651476
Title: AutoDES: AutoML Pipeline Generation of Classification with Dynamic Ensemble Strategy Selection
Title（参考訳）: AutoDES:動的アンサンブル戦略選択による分類の自動MLパイプライン生成
Authors: Yunpu Zhao
Abstract要約: 動的アンサンブル選択の進歩を取り入れた機械学習のための新しいフレームワークを提案する。われわれのアプローチはAutoMLの分野で初めてアンサンブル戦略を検索し最適化するものである。比較実験において、本手法は、最先端の機械学習フレームワークを同じCPU時間で性能良くする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Automating machine learning has achieved remarkable technological developments in recent years, and building an automated machine learning pipeline is now an essential task. The model ensemble is the technique of combining multiple models to get a better and more robust model. However, existing automated machine learning tends to be simplistic in handling the model ensemble, where the ensemble strategy is fixed, such as stacked generalization. There have been many techniques on different ensemble methods, especially ensemble selection, and the fixed ensemble strategy limits the upper limit of the model's performance. In this article, we present a novel framework for automated machine learning. Our framework incorporates advances in dynamic ensemble selection, and to our best knowledge, our approach is the first in the field of AutoML to search and optimize ensemble strategies. In the comparison experiments, our method outperforms the state-of-the-art automated machine learning frameworks with the same CPU time in 42 classification datasets from the OpenML platform. Ablation experiments on our framework validate the effectiveness of our proposed method.
Abstract（参考訳）: 近年、機械学習の自動化は目覚ましい技術的発展を遂げており、自動化された機械学習パイプラインの構築は重要な課題となっている。モデルアンサンブルは、より良くより堅牢なモデルを得るために複数のモデルを組み合わせるテクニックである。しかし、既存の自動機械学習は、積み重ね一般化のようなアンサンブル戦略が固定されたモデルアンサンブルを扱うのに単純である傾向がある。異なるアンサンブル法、特にアンサンブルの選択に関する多くの技法があり、固定アンサンブル戦略はモデルの性能の上限を制限している。本稿では,自動機械学習のための新しいフレームワークを提案する。我々のフレームワークは動的アンサンブル選択の進歩を取り入れており、私たちの知る限り、私たちのアプローチはAutoMLの分野で最初にアンサンブル戦略を探索し最適化するものである。比較実験では,OpenMLプラットフォームから42の分類データセットに同じCPU時間で,最先端の機械学習フレームワークの性能を向上する。フレームワークのアブレーション実験により,提案手法の有効性が検証された。

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