Evolutionary Design of the Classifier Ensemble
This paper presents two novel approaches to evolutionary design of the classifier ensemble. The first one presents the task of one-objective optimization of feature set partitioning together with feature weighting for the construction of the inividual classifiers. The second approach deals with mult...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2011 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60065 |
| 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: | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble / N. Novoselova, I. Tom, S. Ablameyko // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 429-438. — Бібліогр.: 13 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862679199835226112 |
|---|---|
| author | Novoselova, N. Tom, I. Ablameyko, S. |
| author_facet | Novoselova, N. Tom, I. Ablameyko, S. |
| citation_txt | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble / N. Novoselova, I. Tom, S. Ablameyko // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 429-438. — Бібліогр.: 13 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | This paper presents two novel approaches to evolutionary design of the classifier ensemble. The first one presents the task of one-objective optimization of feature set partitioning together with feature weighting for the construction of the inividual classifiers. The second approach deals with multi-objective optimization of classifier ensemble design. The proposed approaches have been tested on two data sets from the machine 
learning repository and one real data set on transient ischemic attack. The experiments show the advantages of the feature weighting in terms of classification accuracy when dealing with multivariate data sets and the possibility in one run of multi-objective genetic algorithm to get the non-dominated ensembles of different sizes and thereby skip the tedious process of iterative search for the best ensemble of fixed size.
У статті запропоновано два нові підходи до еволюційної побудови ансамблю класифікаторів. Перший підхід є завданням одинкритерійної оптимізації розбиття безлічі ознак на окремі підмножини, які використовуються для побудови класифікаторів ансамблю. Другий підхід здійснює багатокритеріальну оптимізацію структури ансамблю класифікаторів.
В статье предложены два новых подхода к эволюционному построению ансамбля классификаторов. Первый подход представляет собой задачу однокритериальной оптимизации разбиения множества признаков на отдельные подмножества, которые используются для построения классификаторов ансамбля. Второй подход осуществляет многокритериальную оптимизацию структуры ансамбля классификаторов.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:41:49Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60065 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-07T15:41:49Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Novoselova, N. Tom, I. Ablameyko, S. 2014-04-11T11:37:03Z 2014-04-11T11:37:03Z 2011 Evolutionary Design of the Classifier Ensemble / N. Novoselova, I. Tom, S. Ablameyko // Штучний інтелект. — 2011. — № 3. — С. 429-438. — Бібліогр.: 13 назв. — англ. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60065 004.8 This paper presents two novel approaches to evolutionary design of the classifier ensemble. The first one presents the task of one-objective optimization of feature set partitioning together with feature weighting for the construction of the inividual classifiers. The second approach deals with multi-objective optimization of classifier ensemble design. The proposed approaches have been tested on two data sets from the machine 
 learning repository and one real data set on transient ischemic attack. The experiments show the advantages of the feature weighting in terms of classification accuracy when dealing with multivariate data sets and the possibility in one run of multi-objective genetic algorithm to get the non-dominated ensembles of different sizes and thereby skip the tedious process of iterative search for the best ensemble of fixed size. У статті запропоновано два нові підходи до еволюційної побудови ансамблю класифікаторів. Перший підхід є завданням одинкритерійної оптимізації розбиття безлічі ознак на окремі підмножини, які використовуються для побудови класифікаторів ансамблю. Другий підхід здійснює багатокритеріальну оптимізацію структури ансамблю класифікаторів. В статье предложены два новых подхода к эволюционному построению ансамбля классификаторов. Первый подход представляет собой задачу однокритериальной оптимизации разбиения множества признаков на отдельные подмножества, которые используются для построения классификаторов ансамбля. Второй подход осуществляет многокритериальную оптимизацию структуры ансамбля классификаторов. en Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Обучающие и экспертные системы Evolutionary Design of the Classifier Ensemble Еволюційна побудова ансамблю класифікаторів Эволюционное построение ансамбля классификаторов Article published earlier |
| spellingShingle | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble Novoselova, N. Tom, I. Ablameyko, S. Обучающие и экспертные системы |
| title | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble |
| title_alt | Еволюційна побудова ансамблю класифікаторів Эволюционное построение ансамбля классификаторов |
| title_full | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble |
| title_fullStr | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble |
| title_full_unstemmed | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble |
| title_short | Evolutionary Design of the Classifier Ensemble |
| title_sort | evolutionary design of the classifier ensemble |
| topic | Обучающие и экспертные системы |
| topic_facet | Обучающие и экспертные системы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60065 |
| work_keys_str_mv | AT novoselovan evolutionarydesignoftheclassifierensemble AT tomi evolutionarydesignoftheclassifierensemble AT ablameykos evolutionarydesignoftheclassifierensemble AT novoselovan evolûcíinapobudovaansamblûklasifíkatorív AT tomi evolûcíinapobudovaansamblûklasifíkatorív AT ablameykos evolûcíinapobudovaansamblûklasifíkatorív AT novoselovan évolûcionnoepostroenieansamblâklassifikatorov AT tomi évolûcionnoepostroenieansamblâklassifikatorov AT ablameykos évolûcionnoepostroenieansamblâklassifikatorov |