Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: łączenie klasyfikatorów

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Rank thresholds in classifier ensembles in medical diagnosis

Antczak K.

Computer Science and Mathematical Modelling

2016

No. 3

5--11

Classification methods have multiple applications, with medical diagnosis being one of the most common. A powerful way to improve classification quality is to combine single classifiers into an ensemble. One of the approaches for creating such ensembles is to combine class rankings from base classifiers. In this paper, two rank-based ensemble methods are studied: Highest Rank and Borda Count. Furthermore, the effect of applying class rank threshold to these methods is analyzed. We performed tests using real-life medical data. It turns out that specificity of data domain can affect classification quality depending on classifier type.

Metody klasyfikacji mają wiele zastosowań, z których jednym z częściej spotykanych jest diagnostyka medyczna. Jakość klasyfikacji można w znaczący sposób podnieść, tworząc zespoły klasyfikatorów. Jedną z metod tworzenia takich zespołów jest łączenie rankingów generowanych przez klasyfikatory bazowe. W niniejszej pracy przeanalizowano dwie metody łączenia klasyfikatorów bazujące na rankingach: Najwyższej Rangi oraz Głosowanie Bordy. Dodatkowo zbadano wpływ progowania rankingu na jakość klasyfikacji. Testy przeprowadzono z użyciem rzeczywistych danych medycznych. Wykazano przy tym, że specyfika danych medycznych może wpłynąć na jakość klasyfikacji w zależności od typu klasyfikatora.

Combining classifiers - concept and applications

Woźniak M.

Journal of Medical Informatics & Technologies

2010

Vol. 15

19--27

Problem of pattern recognition is accompanying our whole life, therefore methods of automatic pattern recognition is one of the main trend in Artificial Intelligence. Multiple classifier systems (MCSs) are currently the focus of intense research. In this conceptual approach, the main effort is concentrated on combining knowledge of the set of individual classifiers. Proposed work presents a brief survey of the main issues connected with MCSs and provides comparative analysis of some classifier fusion methods.