一种用于改进动态集成选择方法的后选择算法
机器学习
2023-09-27 v2
摘要
动态集成选择（DES）是一种多分类器系统（MCS）方法，旨在选择阶段为每个查询样本选择一个集成。尽管已有若干 DES 方法被提出，但没有任何一种特定的 DES 技术是针对不同问题的最佳选择。因此，我们假设对每个查询实例选择最佳的 DES 方法可带来更高的准确率。为评估该想法，我们引入了后选择动态集成选择（PS-DES）方法，这是一种后选择方案，使用不同指标评估由多种 DES 技术选出的集成。实验结果表明，以准确率为指标选择集成时，PS-DES 优于单独的 DES 技术。PS-DES 源代码已在 GitHub 仓库中提供。
引用
@article{arxiv.2309.14307,
title = {A post-selection algorithm for improving dynamic ensemble selection methods},
author = {Paulo R. G. Cordeiro and George D. C. Cavalcanti and Rafael M. O. Cruz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14307},
year = {2023}
}