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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2018
Hauptverfasser: Бармак, О.В., Манзюк, Е.А., Крак, Ю.В., Куляс, А.І.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2018
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162444
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162444
record_format dspace
spelling Бармак, О.В.
Манзюк, Е.А.
Крак, Ю.В.
Куляс, А.І.
2020-01-08T19:39:33Z
2020-01-08T19:39:33Z
2018
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.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162444
004.912
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.
The article considers principles of the formation and application of classifiers' ensembles. The advantages of using the approaches of aggregation of classifier solutions are considered. An analysis of the principles of data redistribution with the extended ensemble made it possible to formulate requirements for the classifiers of the ensemble. On the basis of what was found the conditions for the selection of classifiers and the criteria for their adequacy. On the basis of the sufficiency criteria, the applicability conditions for the principle of aggregation for boundary sets were established. An analysis of the ambiguity of decision making for symmetric sets of classifiers is carried out. The conditions for forming a set of classifiers and the criteria for its adequacy for solving the recognition problem are determined. It is established that further expansion of the set of classifiers over the sufficiency criterion brings classification errors to the set of correct solutions of all classifiers. The extension of the classifier set allows us to form a set of connections that is a Pascal triangle and to analyze the marginal redistribution of data in the process of increasing the ensemble.
uk
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Теорія та засоби обчислювального інтелекту
Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
Principles and approaches to the formation of ansambles based on analysis results
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
spellingShingle Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
Бармак, О.В.
Манзюк, Е.А.
Крак, Ю.В.
Куляс, А.І.
Теорія та засоби обчислювального інтелекту
title_short Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
title_full Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
title_fullStr Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
title_full_unstemmed Принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
title_sort принципи та підходи до формування ансамблів класифікаторів на підставі агрегатування їх результатів
author Бармак, О.В.
Манзюк, Е.А.
Крак, Ю.В.
Куляс, А.І.
author_facet Бармак, О.В.
Манзюк, Е.А.
Крак, Ю.В.
Куляс, А.І.
topic Теорія та засоби обчислювального інтелекту
topic_facet Теорія та засоби обчислювального інтелекту
publishDate 2018
language Ukrainian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Principles and approaches to the formation of ansambles based on analysis results
description 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. The article considers principles of the formation and application of classifiers' ensembles. The advantages of using the approaches of aggregation of classifier solutions are considered. An analysis of the principles of data redistribution with the extended ensemble made it possible to formulate requirements for the classifiers of the ensemble. On the basis of what was found the conditions for the selection of classifiers and the criteria for their adequacy. On the basis of the sufficiency criteria, the applicability conditions for the principle of aggregation for boundary sets were established. An analysis of the ambiguity of decision making for symmetric sets of classifiers is carried out. The conditions for forming a set of classifiers and the criteria for its adequacy for solving the recognition problem are determined. It is established that further expansion of the set of classifiers over the sufficiency criterion brings classification errors to the set of correct solutions of all classifiers. The extension of the classifier set allows us to form a set of connections that is a Pascal triangle and to analyze the marginal redistribution of data in the process of increasing the ensemble.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162444
citation_txt 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.
work_keys_str_mv AT barmakov principitapídhodidoformuvannâansamblívklasifíkatorívnapídstavíagregatuvannâíhrezulʹtatív
AT manzûkea principitapídhodidoformuvannâansamblívklasifíkatorívnapídstavíagregatuvannâíhrezulʹtatív
AT krakûv principitapídhodidoformuvannâansamblívklasifíkatorívnapídstavíagregatuvannâíhrezulʹtatív
AT kulâsaí principitapídhodidoformuvannâansamblívklasifíkatorívnapídstavíagregatuvannâíhrezulʹtatív
AT barmakov principlesandapproachestotheformationofansamblesbasedonanalysisresults
AT manzûkea principlesandapproachestotheformationofansamblesbasedonanalysisresults
AT krakûv principlesandapproachestotheformationofansamblesbasedonanalysisresults
AT kulâsaí principlesandapproachestotheformationofansamblesbasedonanalysisresults
first_indexed 2025-11-28T14:08:22Z
last_indexed 2025-11-28T14:08:22Z
_version_ 1850853854986371073