کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10327953 | 681504 | 2005 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bundling classifiers by bagging trees
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The quest of selecting the best classifier for a discriminant analysis problem is often rather difficult. A combination of different types of classifiers promises to lead to improved predictive models compared to selecting one of the competitors. An additional learning sample, for example the out-of-bag sample, is used for the training of arbitrary classifiers. Classification trees are employed to bundle their predictions for the bootstrap sample. Consequently, a combined classifier is developed. Benchmark experiments show that the combined classifier is superior to any of the single classifiers in many applications.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 49, Issue 4, 15 June 2005, Pages 1068-1078
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 49, Issue 4, 15 June 2005, Pages 1068-1078
نویسندگان
Torsten Hothorn, Berthold Lausen,