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Ensemble learning: A study on different variants of the dynamic selection approach

Título
Ensemble learning: A study on different variants of the dynamic selection approach
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2009
Autores
João Mendes Moreira
(Autor)
FEUP
Alípio Mário Jorge
(Autor)
FCUP
Carlos Soares
(Autor)
FEP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar email institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver Página AUTHENTICUS Sem ORCID
Jorge Freire de Sousa
(Autor)
FEUP
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 191-205
6th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition (MLDM 2009)
Leipzig, Germany, 23-25 July, 2009
Indexação
Publicação em ISI Web of Science ISI Web of Science
INSPEC
Classificação Científica
CORDIS: Ciências Físicas > Ciência de computadores > Cibernética > Inteligência artificial
FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação
Outras Informações
ID Authenticus: P-003-R7M
Abstract: Integration methods for ensemble learning can use two different approaches: combination or selection. The combination approach (also called fusion) consists on the combination of the predictions obtained by different models in the ensemble to obtain the final ensemble predication. The selection approach selects one (or more) models from the ensemble according to the prediction performance of these models on similar data from the validation set. Usually, the method to select similar data is the k-nearest neighbors with the Euclidean distance. In this paper we discuss other approaches to obtain similar data for the regression problem. We show that using similarity measures according to the target values improves results. We also show that selecting dynamically several models for the prediction task increases prediction accuracy comparing to the selection of just one model.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Contacto: jmoreira@fe.up.pt; amjorge@fc.up.pt; csoares@fep.up.pt; jfsousa@fe.up.pt
Nº de páginas: 15
Documentos
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