2025-02-23T09:34:26-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-162444%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T09:34:26-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-162444%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T09:34:26-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T09:34:26-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
У статті розглянуто та проаналізовано принципи формування та застосування ансамблів класифікаторів. Розглянуто переваги використання підходів агрегатування рішень класифікаторів. Аналіз принципів перерозподілу даних при розширенні ансамблю дав змогу сформувати вимоги до класифікаторів ансамблю, на п...
Saved in:
Main Authors: | , , , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Ukrainian |
Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2018
|
Series: | Штучний інтелект |
Subjects: | |
Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162444 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Summary: | У статті розглянуто та проаналізовано принципи формування та застосування ансамблів класифікаторів. Розглянуто переваги використання підходів агрегатування рішень класифікаторів. Аналіз принципів перерозподілу даних при розширенні ансамблю дав змогу сформувати вимоги до класифікаторів ансамблю, на підставі чого було виявлено умови вибору класифікаторів та критерії їх достатності. На базі критеріїв достатності встановлено умови застосовності принципу агрегації для граничних множин. Проведено аналіз неоднозначності прийняття рішень для симетричних множин класифікаторів. Визначено умови формування множини класифікаторів та встановлені критерії її достатності для вирішення завдання класифікації. Встановлено, що подальше розширення множини класифікаторів понад критерії достатності привносить помилки класифікації до множини правильних рішень усіх класифікаторів. Розширення множини класифікаторів дозволяє сформувати набір сполучень, який є трикутником Паскаля та проаналізувати граничний перерозподіл даних у процесі збільшення ансамблю. |
---|