Počet záznamů: 1
Classifier Aggregation Using Local Classification Confidence
- 1.
SYSNO ASEP 0320925 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Classifier Aggregation Using Local Classification Confidence Překlad názvu Spojování klasifikátorů pomocí lokální konfidence klasifikace Tvůrce(i) Štefka, David (UIVT-O)
Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. ICAART 2009. - Setúbal : INSTICC, 2009 - ISBN 978-989-8111-66-1 Rozsah stran s. 173-178 Poč.str. 6 s. Akce ICAART 2009. International Conference on Agents and Artificial Intelligence /1./ Datum konání 19.01.2009-21.01.2009 Místo konání Porto Země PT - Portugalsko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. PT - Portugalsko Klíč. slova classifier aggregation ; classifier combining ; classification confidence Vědní obor RIV IN - Informatika CEP 1ET100300517 GA AV ČR - Akademie věd CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000267058000026 EID SCOPUS 70349463113 DOI 10.5220/0001545101730178 Anotace Classifier aggregation is a method for improving quality of classification. Instead of using just one classifier, a team of classifiers is created, and the outputs of the individual classifiers are aggregated into the final prediction. In this paper, we study the potential of using measures of local classification confidence in classifier aggregation methods. We introduce four measures of local classification confidence and study their suitability for classifier aggregation. We develop two novel classifier aggregation methods which utilize local classification confidence and we compare them to two commonly used methods for classifier aggregation. The results on four artificial and five real-world benchmark datasets show that by incorporating local classification confidence into classifier aggregation methods, significant improvement in classification quality can be obtained. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2009
Počet záznamů: 1