In this work,we are interested in e

In this work,we are interested in ensemble methods by binarization techniques; inparticular,
we focus on the well-know none-vs-one and one-vs-all decomposition strategies, paying special attention
to the final step of the ensembles,the combination of the out puts of the binary classifiers.
Our aim is to develop an empirical analysis of different aggregations to combine these outputs.
To do so,we develop a double study: first,we use different base classifiers in order to observe the suitability and potential of each combination with in each classifier.
Then, we compare the performance of these ensemble techniques with the classifiers’ themselves.
Hence,we also analyse the improvement with respect to the classifiers that handle multiple classes in herently.


We carryouttheexperimentalstudywithseveralwell-knownalgorithmsoftheliteraturesuchas
Support VectorMachines,DecisionTrees,InstanceBasedLearningorRuleBasedSystems.Wewillshow,
supportedbyseveralstatisticalanalyses,thegoodnessofthebinarizationtechniqueswithrespecttothe
baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานนี้เรามีความสนใจในวิธีการวงดนตรีโดยใช้เทคนิคฐานสอง; inparticular,
เรามุ่งเน้นไปที่ดีรู้ไม่มี-VS-หนึ่งและเป็นหนึ่งเทียบกับทุกกลยุทธ์การสลายตัวให้ความสนใจเป็นพิเศษ
กับขั้นตอนสุดท้ายตระการตา, การรวมกันของทำให้ออกจากจําแนกไบนารี.
จุดมุ่งหมายของเราคือการพัฒนา . การวิเคราะห์เชิงประจักษ์ของการรวมที่แตกต่างกันที่จะรวมผลเหล่านี้
จะทำเช่นนั้นเราพัฒนาการศึกษาแบบ double:. ครั้งแรกที่เราจะใช้ลักษณนามฐานที่แตกต่างกันในการที่จะปฏิบัติตามความเหมาะสมและศักยภาพของแต่ละคนมีการรวมกันในแต่ละลักษณนาม
จากนั้นเราเปรียบเทียบประสิทธิภาพ เทคนิคเหล่านี้กับวงจําแนก 'ตัวเอง.
ดังนั้นเรายังวิเคราะห์การปรับปรุงเกี่ยวกับการแยกประเภทที่จัดการเรียนหลาย herently. เรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell-knownalgorithmsoftheliteraturesuchas สนับสนุน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานนี้ เราสนใจในวิธีการทั้งหมดโดยเทคนิคภาพ ; โดย
เรามุ่งเน้นรู้ดีไม่มี VS หนึ่งและหนึ่ง vs กลยุทธ์การย่อยสลายทั้งหมด จ่าย
เป็นพิเศษ ในขั้นตอนสุดท้ายของการผสม , การรวมกันของออกวางของคำไบนารี
เป้าหมายของเราคือการพัฒนาเชิงประจักษ์ การวิเคราะห์การรวมแตกต่างกันเพื่อรวมผลเหล่านี้ .
ทําเราพัฒนา ศึกษา คู่แรก เราใช้คำที่แตกต่างกันเพื่อรักษาฐานทรัพยากรและศักยภาพของแต่ละชุดในแต่ละกระบอก .
แล้วเราเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคทั้งหมดเหล่านี้กับคำ ' ตัวเอง
ดังนั้นเรายังวิเคราะห์ปรับปรุงด้วยความเคารพในคำที่จัดการชั้นเรียนหลาย herently

.เรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell knownalgorithmsoftheliteraturesuchas
decisiontrees vectormachines , สนับสนุน , instancebasedlearningorrulebasedsystems . wewillshow supportedbyseveralstatisticalanalyses thegoodnessofthebinarizationtechniqueswithrespecttothe

, , baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework .