論文の概要: Classy Ensemble: A Novel Ensemble Algorithm for Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10580v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 10:19:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 15:39:55.149518
- Title: Classy Ensemble: A Novel Ensemble Algorithm for Classification
- Title(参考訳): Classy Ensemble: 分類のための新しいEnsembleアルゴリズム
- Authors: Moshe Sipper
- Abstract要約: 分類タスクのための新しいアンサンブル生成アルゴリズムであるClassy Ensembleを提案する。
そこで我々は,Classy Ensembleが他の2つのよく知られた集約アルゴリズムより優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present Classy Ensemble, a novel ensemble-generation algorithm for
classification tasks, which aggregates models through a weighted combination of
per-class accuracy. Tested over 153 machine learning datasets we demonstrate
that Classy Ensemble outperforms two other well-known aggregation algorithms --
order-based pruning and clustering-based pruning -- as well as the recently
introduced lexigarden ensemble generator. We also show preliminary results for
deep networks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,クラス毎の精度の重み付けによってモデルを集約する,分類タスクのための新しいアンサンブル生成アルゴリズムであるClassy Ensembleを提案する。
153以上の機械学習データセットをテストすると、Classy Ensembleは、注文ベースのプルーニングとクラスタリングベースのプルーニングという、他のよく知られたアグリゲーションアルゴリズムと、最近導入されたレキシガーデンアンサンブルジェネレータよりも優れています。
また,ディープネットワークの予備結果を示す。
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