Static vs. Dynamic Classifier Systems in Classifier Aggregation

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F08%3A04150956" target="_blank" >RIV/68407700:21340/08:04150956 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Static vs. Dynamic Classifier Systems in Classifier Aggregation

Original language description

Classifier aggregation is a method for improving quality of classification -- instead of using just one classifier, a team of classifiers is created, and the outputs of the individual classifiers are aggregated into the final prediction. Common methods for classifier aggregation are static, i.e., they do not adapt to the currently classified pattern. In this paper, we introduce a formalism of dynamic classifier systems, which use the concept of dynamic classification confidence to dynamically adapt to the currently classified pattern. Results of experiments with quadratic discriminant classifiers on four artificial and four real-world benchmark datasets show that dynamic classifier systems can significantly outperform static classifier systems.

Czech name

Porovnání statické a dynamické agregace klasifikátorů

Czech description

Spojování klasifikátorů je metoda pro zlepšení kvality klasifikace - místo používání jednoho klasifikátoru je vytvořen tým klasifikátorů a výstupy jednotlivých klasifikátorů jsou poté agregovány pro získání finální predikce. Většina metod pro agregaci klasifikátorů je statická, tj. agregace se nepřizpůsobuje konkrétním klasifikovaným vzorům. V tomto článku popíšeme dynamické systémy klasifikátorů, které používají koncept dynamické konfidence klasifikace, aby se přizpůsobily konkrétnímu vzoru. Výsledky experimentů na 4 umělých a 4 reálných datových množinách ukazují, že dynamické systémy mohou dosahovat signifikantně lepších výsledků než statické systémy.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

BA - General mathematics

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2008

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Doktorandské dny 2008

ISBN

978-80-01-04195-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

11

Pages from-to

—

Publisher name

Česká technika - nakladatelství ČVUT

Place of publication

Praha

Event location

Praha

Event date

Nov 7, 2008

Type of event by nationality

CST - Celostátní akce

UT code for WoS article

—