Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів

• Date: 2018
• Main Authors: Бармак, О.В., Манзюк, Е.А., Крак, Ю.В., Куляс, А.І.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2018
• Series: Штучний інтелект
• Subjects: Теорія та засоби обчислювального інтелекту
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162444
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів / О.В. Бармак, Е.А. Манзюк, Ю.В. Крак, А.І. Куляс // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 62-69. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.

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.