論文の概要: Ensemble pruning via an integer programming approach with diversity constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01088v1
• Date: Mon, 2 May 2022 17:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 17:12:13.631157
• Title: Ensemble pruning via an integer programming approach with diversity constraints
• Title（参考訳）: 多様性制約付き整数プログラミング手法による組立プルーニング
• Authors: Marcelo Ant\^onio Mendes Bastos, Humberto Brand\~ao C\'esar de Oliveira, Cristiano Arbex Valle
• Abstract要約: 本稿では、二項分類問題を考察し、最適部分集合を選択する整数プログラミング(IP)アプローチを提案する。 アンサンブルにおける最小の多様性レベルを確保するための制約も提案する。 本手法は, 文学において最もよく使われている刈り取り法と比較して, 競争力のある結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensemble learning combines multiple classifiers in the hope of obtaining better predictive performance. Empirical studies have shown that ensemble pruning, that is, choosing an appropriate subset of the available classifiers, can lead to comparable or better predictions than using all classifiers. In this paper, we consider a binary classification problem and propose an integer programming (IP) approach for selecting optimal classifier subsets. We propose a flexible objective function to adapt to desired criteria of different datasets. We also propose constraints to ensure minimum diversity levels in the ensemble. Despite the general case of IP being NP-Hard, state-of-the-art solvers are able to quickly obtain good solutions for datasets with up to 60000 data points. Our approach yields competitive results when compared to some of the best and most used pruning methods in literature.
• Abstract（参考訳）: アンサンブル学習は、より良い予測性能を得るために複数の分類器を組み合わせる。 実験的な研究により、利用可能な分類器の適切なサブセットを選択するアンサンブルプルーニングは、すべての分類器を使用するよりも同等またはより良い予測につながることが示されている。 本稿では、二項分類問題を考察し、最適分類器サブセットを選択する整数プログラミング(IP)手法を提案する。 異なるデータセットの望ましい基準に適応するフレキシブルな客観的関数を提案する。 アンサンブルにおける最小の多様性レベルを確保するための制約も提案する。 IPがNP-Hardである一般的なケースにもかかわらず、最先端の解決者は、最大60000のデータポイントを持つデータセットの優れたソリューションを迅速に得ることができる。 私たちのアプローチは、文学でもっともよく使われる刈り取り方法と比較すると、競争力のある結果をもたらします。

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