托马斯·沃洛辛斯基;马雷克·库津斯基 动态集成选择分类器能力的概率模型。 （英语） Zbl 1218.68155号 模式识别 44，第10-11号，2656-2668（2011）. 摘要：分类器能力的概念是多分类器系统（MCS）的基础。在本研究中，使用概率模型开发了一种计算分类器能力的方法。在该方法中，首先构造一个随机参考分类器（RRC），其类支持是贝塔概率分布随机变量的实现。分布参数的选择方式是，对于验证集中的每个特征向量，RRC生成的类支持的期望值与建模分类器生成的类支撑的期望值相等。这允许使用RRC正确分类的概率作为建模分类器的能力。然后，通过基于潜在函数模型或回归构建能力函数，将为验证集计算的能力推广到整个特征空间。使用所开发的方法构建了三个基于动态分类器选择和动态集成选择（DES）的系统。在22个数据集和异构集成中，基于DES的系统的平均秩在统计上显著高于八个基准MCS。所获得的结果表明，类支持的全向量应该用于评估分类器能力，因为这可能会提高MCS的性能。 引用于6文件 MSC公司： 68分10秒 模式识别、语音识别 62页99 统计学的应用 关键词：概率模型;分类器能力;多分类器系统;β分布 软件：阿达·布斯特。MH公司;UCI-毫升;公关工具;Matlab公司;ccprmod公司;学习++。MF公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Woloszynski}和\textit{M.Kurzynski}，模式识别44，No.10--11，2656-2668（2011；Zbl 1218.68155） 全文： 内政部 参考文献： [1] Khreich，W。；格兰杰，E。；米丽，A。；Sabourin，R.，ROC空间中分类器的迭代布尔组合：HMM在异常检测中的应用，模式识别，43，2732-2752（2010）·Zbl 1213.68533号 [2] 波里卡尔，R。；DePasquale，J。；穆罕默德，H.S。；布朗，G。；Kuncheva，L.I.，学习++。MF：用于缺失特征问题的随机子空间方法，模式识别，43，3817-3832（2010）·Zbl 1209.68480号 [3] 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