Howtosignalprocessing
- Combien de classificateurs doivent être utilisés dans un ensemble?
- Comment combinez-vous plusieurs classificateurs?
- Qu'est-ce que le système de classificateur multiple?
- Quelle est la façon d'ensemble de la classification ou de la régression multiple?
Combien de classificateurs doivent être utilisés dans un ensemble?
Un classificateur d'ensemble est composé de 10 classificateurs. Un classificateur a une précision de 100% du temps dans le sous-ensemble de données x, et 0% toutes les autres fois.
Comment combinez-vous plusieurs classificateurs?
La façon la plus simple de combiner la sortie du classificateur est de permettre à chaque classificateur de faire sa propre prédiction, puis de choisir la prédiction de pluralité comme sortie «finale». Ce schéma de vote simple est facile à mettre en œuvre et facile à comprendre, mais il ne produit pas toujours les meilleurs résultats possibles.
Qu'est-ce que le système de classificateur multiple?
Les systèmes d'apprentissage d'ensemble sont également appelés plusieurs systèmes de classificateurs. Les algorithmes d'ensemble donnent de meilleurs résultats s'il existe des différences ou une diversité significatives entre les modèles. Par exemple, des arbres de décision plus aléatoires conduisent à un ensemble plus fort que les arbres de décision de réduction de l'entropie.
Quelle est la façon d'ensemble de la classification ou de la régression multiple?
Le vote et la moyenne sont deux des méthodes d'ensemble les plus faciles. Ils sont à la fois faciles à comprendre et à mettre en œuvre. Le vote est utilisé pour la classification et la moyenne est utilisée pour la régression. Dans les deux méthodes, la première étape consiste à créer plusieurs modèles de classification / régression à l'aide d'un ensemble de données de formation.
