Classification problems involving m

Classification problems involving multiple classes can be addressed in different ways.
One of the most popular techniques consists in dividing the original dataset into two-class subsets,learning a different
binary model for each newsubset.

Thesetechniquesareknownasbinarizationstrategies.
In thiswork,weareinterestedinensemblemethodsbybinarizationtechniques;inparticular,we
focus onthewell-knownone-vs-oneandone-vs-alldecompositionstrategies,payingspecialattention
to thefinalstepoftheensembles,thecombinationoftheoutputsofthebinaryclassifiers.Ouraimisto
developanempiricalanalysisofdifferentaggregationstocombinetheseoutputs.Todoso,wedevelop
a doublestudy:first,weusedifferentbaseclassifiersinordertoobservethesuitabilityandpotentialof
each combinationwithineachclassifier.Then,wecomparetheperformanceoftheseensemble
techniqueswiththeclassifiers’themselves.Hence,wealsoanalysetheimprovementwithrespectto
the classifiersthathandlemultipleclassesinherently.
We carryouttheexperimentalstudywithseveralwell-knownalgorithmsoftheliteraturesuchas
Support VectorMachines,DecisionTrees,InstanceBasedLearningorRuleBasedSystems.Wewillshow,
supportedbyseveralstatisticalanalyses,thegoodnessofthebinarizationtechniqueswithrespecttothe
baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework.
baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สามารถส่งปัญหาการจัดประเภทที่เกี่ยวข้องกับชั้นเรียนหลายวิธีเทคนิคแห่งหนึ่งประกอบด้วยในชุดข้อมูลเดิมแบ่งย่อยสองชั้น เรียนรู้ที่แตกต่างกันรุ่นไบนารีสำหรับแต่ละ newsubsetThesetechniquesareknownasbinarizationstrategiesใน thiswork, weareinterestedinensemblemethodsbybinarizationtechniques, inparticular เราความ onthewell-knownone-vs-oneandone-vs-alldecompositionstrategies,payingspecialattentionถึง thefinalstepoftheensembles, thecombinationoftheoutputsofthebinaryclassifiers Ouraimistodevelopanempiricalanalysisofdifferentaggregationstocombinetheseoutputs Todoso, wedevelopdoublestudy:first, weusedifferentbaseclassifiersinordertoobservethesuitabilityandpotentialofแต่ละ combinationwithineachclassifier แล้ว wecomparetheperformanceoftheseensembletechniqueswiththeclassifiers'themselves ดังนั้น wealsoanalysetheimprovementwithrespecttoclassifiersthathandlemultipleclassesinherentlyเรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell-knownalgorithmsoftheliteraturesuchasสนับสนุน VectorMachines,DecisionTrees,InstanceBasedLearningorRuleBasedSystems.Wewillshowsupportedbyseveralstatisticalanalyses, thegoodnessofthebinarizationtechniqueswithrespecttothebaseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframeworkbaseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาการจัดหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนหลายคนสามารถได้รับการแก้ไขในรูปแบบที่แตกต่างกัน.
หนึ่งในเทคนิคที่นิยมมากที่สุดประกอบด้วยในการหารชุดเดิมลงไปในส่วนย่อยสองชั้น, การเรียนรู้ที่แตกต่างกัน
สำหรับรูปแบบไบนารี newsubset แต่ละ. Thesetechniquesareknownasbinarizationstrategies. ใน thiswork, weareinterestedinensemblemethodsbybinarizationtechniques; inparticular เรามุ่งเน้น onthewell-knownone-VS-oneandone-VS-alldecompositionstrategies, payingspecialattention ไป doublestudy แรก weusedifferentbaseclassifiersinordertoobservethesuitabilityandpotentialof แต่ละ classifiersthathandlemultipleclassesinherently. เรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell-knownalgorithmsoftheliteraturesuchas สนับสนุน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำแนกปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการเรียนหลายสามารถอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกัน .
หนึ่งเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือการแบ่งข้อมูลเดิมเป็น 2 ห้อง จากการเรียนรู้ที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละ newsubset ไบนารีแบบ


thesetechniquesareknownasbinarizationstrategies .
ใน thiswork weareinterestedinensemblemethodsbybinarizationtechniques โดยที่เรา
, ;โฟกัส onthewell knownone vs vs alldecompositionstrategies Admin , การ thefinalstepoftheensembles thecombinationoftheoutputsofthebinaryclassifiers payingspecialattention
, .
ouraimisto developanempiricalanalysisofdifferentaggregationstocombinetheseoutputs . todoso wedevelop
, เป็น doublestudy weusedifferentbaseclassifiersinordertoobservethesuitabilityandpotentialof
: ครั้งแรกแต่ละ combinationwithineachclassifier จากนั้น wecomparetheperformanceoftheseensemble
techniqueswiththeclassifiers'themselves ดังนั้น wealsoanalysetheimprovementwithrespectto classifiersthathandlemultipleclassesinherently
.
เรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell knownalgorithmsoftheliteraturesuchas สนับสนุน vectormachines decisiontrees
, ,
wewillshow instancebasedlearningorrulebasedsystems , .supportedbyseveralstatisticalanalyses baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework thegoodnessofthebinarizationtechniqueswithrespecttothe
, .
baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework .