論文の概要: Classy Ensemble: A Novel Ensemble Algorithm for Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10580v3
- Date: Thu, 20 Apr 2023 04:44:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 16:40:57.148872
- 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。
1) Classy Ensembleとクラスタベースのプルーニングを組み合わせたClassy Cluster Ensemble, 2) Classy Evolutionary Ensemble, ここでは、Classy Ensembleが選択したモデルのセットを選択するために、進化的アルゴリズムを使用する。
- 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 then present three enhancements:
1) Classy Cluster Ensemble, which combines Classy Ensemble and cluster-based
pruning; 2) Deep Learning experiments, showing the merits of Classy Ensemble
over four image datasets: Fashion MNIST, CIFAR10, CIFAR100, and ImageNet; and
3) Classy Evolutionary Ensemble, wherein an evolutionary algorithm is used to
select the set of models which Classy Ensemble picks from.
- 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。
次に3つの改善点を紹介します
1) Classy Ensemble と Cluster-based pruning を組み合わせた Classy Cluster Ensemble
2) Fashion MNIST, CIFAR10, CIFAR100, ImageNetの4つの画像データセットに対するクラスアンサンブルの利点を示すディープラーニング実験。
3) 進化的アンサンブル(Classy Evolutionary Ensemble)は、進化的アルゴリズムを用いて、クラスアンサンブルが選択したモデルのセットを選択する。
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