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J-GLOBAL ID：201802279460500290   整理番号：18A1908005

分類器のアンサンブルにおける特徴と個々の分類器選択の動的性の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating the Dynamicity of Feature and Individual Classifiers Selection in Ensembles of Classifiers

著者 (4件)： Dantas Carine A. (Informatics and Applied Mathematics Department - DIMAp, Federal University of Rio Grande do Norte - UFRN Natal, Natal, RN, Brazil) ,  Nunes Romulo de O. (Informatics and Applied Mathematics Department - DIMAp, Federal University of Rio Grande do Norte - UFRN Natal, Natal, RN, Brazil) ,  Canuto Anne. M. P. (Informatics and Applied Mathematics Department - DIMAp, Federal University of Rio Grande do Norte - UFRN Natal, Natal, RN, Brazil) ,  Xavier-Juunior Joao C. (Informatics and Applied Mathematics Department - DIMAp, Federal University of Rio Grande do Norte - UFRN Natal, Natal, RN, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴選択法は,全データセットを表す最良の特徴部分集合を選択する目的を持っている。これらの方法の大部分は,特徴部分集合を選択し,分類を通してそれを使用するので,静的選択手順を適用する。最近,特徴選択のための効率的な代替案として動的特徴選択が出現した。全データセットに対する特徴部分集合を選択する代わりに,動的手法は個々のインスタンスまたはインスタンスグループに対する最良の特徴部分集合を選択し,この意味では各インスタンスまたはグループはそれ自身の特徴部分集合を持つ。特徴選択法の使用は,分類器の単一分類器または集合を用いて分類タスクの精度を改善するのに役立つ。集合の文脈において,特徴選択法は,アンサンブルで使用される各個別分類器に対する最良の特徴部分集合を選択する。本論文では,分類器の集合における動的特徴選択(DFS)を統合する研究を提案した。より具体的には,動的アンサンブル法におけるDFS法の使用,そこではアンサンブル構造(個々の分類器)を各試験事例に対して選択した。著者らの主目的は,よりロバストな集合を得るために,分類器の集合における動的性を促進することである。本研究を達成するために,2つの良く知られた動的集合法を選択して解析した。著者らの知見は,動的特徴選択法を動的アンサンブル選択法と統合する場合,多くの場合に実際の利点を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴選択 ,  *部分集合 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 選択法 ,  アンサンブル法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類器 ,  アンサンブル ,  評価