1. IntroductionReducing multi-class

1. Introduction
Reducing multi-class problems by binarization techniques

3. State of the art on aggregation schemes for binarization
techniques

Experimental framework.


Experimental study.


In thiswork,we are interested in ensemble methods by binarization techniques; in particular,we
focus on the well-known one-vs-one and one-vs-all decomposition strategies,paying special attention
to the fina lstep of the ensembles,the combination of the outputs of the binary classifiers.


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:

1. บทนำลดปัญหาหลายชั้น โดยเทคนิคการ binarization3. สถานะของศิลปะในโครงร่างรวม binarizationเทคนิคกรอบการทดลองศึกษาทดลองใน thiswork เรามีความสนใจในวิธีวงดนตรี ด้วยเทคนิคการ binarization โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรารู้จัก-vs-หนึ่งและแยกส่วนประกอบทั้งหมดเทียบกับหนึ่งกลยุทธ์ ให้ความสนใจพิเศษการ lstep ฟิของวง ชุดแสดงผลของคำนามภาษาไบนารีOuraimistodevelopanempiricalanalysisofdifferentaggregationstocombinetheseoutputs Todoso, wedevelopdoublestudy:first, weusedifferentbaseclassifiersinordertoobservethesuitabilityandpotentialofแต่ละ combinationwithineachclassifier แล้ว wecomparetheperformanceoftheseensembletechniqueswiththeclassifiers'themselves ดังนั้น wealsoanalysetheimprovementwithrespecttoclassifiersthathandlemultipleclassesinherentlyเรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell-knownalgorithmsoftheliteraturesuchasสนับสนุน VectorMachines,DecisionTrees,InstanceBasedLearningorRuleBasedSystems.Wewillshowsupportedbyseveralstatisticalanalyses, thegoodnessofthebinarizationtechniqueswithrespecttothebaseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframeworkbaseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1. บทนำ
ลดปัญหาหลายระดับโดยใช้เทคนิคฐานสอง3 รัฐของศิลปะในรูปแบบการรวมสำหรับฐานสองเทคนิค. กรอบการทดลอง. การศึกษาทดลองใน thiswork เรามีความสนใจในวิธีการวงดนตรีโดยใช้เทคนิคฐานสอง; โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรามุ่งเน้นไปที่รู้จักกันดีอย่างใดอย่างหนึ่งครับหนึ่งและเป็นหนึ่งเทียบกับทุกกลยุทธ์การสลายตัวให้ความสนใจเป็นพิเศษที่จะ lstep Fina ตระการตา, การรวมกันของผลของไบนารี doublestudy แรก weusedifferentbaseclassifiersinordertoobservethesuitabilityandpotentialof แต่ละ classifiersthathandlemultipleclassesinherently. เรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell-knownalgorithmsoftheliteraturesuchas สนับสนุน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 ลดปัญหาหลายชั้น โดยภาพเทคนิค

3
แนะนำ รัฐของศิลปะในการรวมระบบภาพ

ทดลองเทคนิคกรอบ





ทดลองศึกษา ใน thiswork เราสนใจในวิธีการทั้งหมดโดยเทคนิคภาพ โดยเฉพาะเรา
เน้นเป็นที่หนึ่งและหนึ่ง vs กลยุทธ์การย่อยสลายทั้งหมด จ่าย
เป็นพิเศษกับฟินา lstep ของตระการตา การรวมกันของผลของคำไบนารี ouraimisto



developanempiricalanalysisofdifferentaggregationstocombinetheseoutputs . todoso wedevelop
, doublestudy เป็นครั้งแรก weusedifferentbaseclassifiersinordertoobservethesuitabilityandpotentialof

wecomparetheperformanceoftheseensemble แต่ละ combinationwithineachclassifier แล้วtechniqueswiththeclassifiers'themselves ดังนั้น wealsoanalysetheimprovementwithrespectto classifiersthathandlemultipleclassesinherently
.
เรา carryouttheexperimentalstudywithseveralwell knownalgorithmsoftheliteraturesuchas สนับสนุน vectormachines decisiontrees
, ,
supportedbyseveralstatisticalanalyses wewillshow instancebasedlearningorrulebasedsystems . , ,baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework thegoodnessofthebinarizationtechniqueswithrespecttothe
.
baseclassifiersandfinallywewillpointoutthemostrobusttechniqueswithinthisframework .