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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2011
Main Authors: Novoselova, N., Tom, I., Ablameyko, S.
Format: Article
Language:English
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60065
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60065
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
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Evolutionary Design of the Classifier Ensemble
spellingShingle Evolutionary Design of the Classifier Ensemble
Novoselova, N.
Tom, I.
Ablameyko, S.
Обучающие и экспертные системы
title_short Evolutionary Design of the Classifier Ensemble
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_sort evolutionary design of the classifier ensemble
author Novoselova, N.
Tom, I.
Ablameyko, S.
author_facet Novoselova, N.
Tom, I.
Ablameyko, S.
topic Обучающие и экспертные системы
topic_facet Обучающие и экспертные системы
publishDate 2011
language English
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Еволюційна побудова ансамблю класифікаторів
Эволюционное построение ансамбля классификаторов
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.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60065
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.
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
first_indexed 2025-12-07T15:41:49Z
last_indexed 2025-12-07T15:41:49Z
_version_ 1850864681105752065