Tytuł:

Wpływ metody łączenia modeli na wielkość błędu klasyfikacji w podejściu wielomodelowym

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

The Impact of Combination Function on the Classification Error in Classifier Fusion

Autor:

Gatnar, Eugeniusz

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2008; Nr 7, s. 89-98

Abstrakt:

Classifier combining is an important method in a nonparametric discriminant analysis. In this approach M base (local) models are combined into the aggregated (global) model with the use of the combination function Ψ: D*(xi.) = Ψ (D1(xi), ..., DM (xi)), where Dm(x) is the prediction of the m-th base model. Several different types of the function Ψ can be found in the literature. The most commonly used are: majority vote, average, maximum and product. Moreover, some more sophisticated combination functions have been proposed, such as fuzzy integrals or decision templates. In this paper ten combination functions Ψ have been compared and their impact on the classification error of the model D* has been investigated.

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2008

Typ zasobu:

artykuł

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2008; Nr 7 (1207) ; Taksonomia 15 ; Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Dofinansowano z programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" Ministra Edukacji i Nauki (SONB/SP/546390/2022). Tytuł projektu: Upowszechnienie zawartości czasopisma Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu