his.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
On Evidential Combination Rules for Ensemble Classifiers
Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information. Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Informationsteknologi.
Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information. Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Informationsteknologi.
Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information. Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Informationsteknologi.
2008 (Engelska)Ingår i: Proceedings of the 11th International Conference on Information Fusion, IEEE , 2008, s. 553-560Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Ensemble classifiers are known to generally perform better than each individual classifier of which they consist. One approach to classifier fusion is to apply Shafer’s theory of evidence. While most approaches have adopted Dempster’s rule of combination, a multitude of combination rules have been proposed. A number of combination rules as well as two voting rules are compared when used in conjunction with a specific kind of ensemble classifier, known as random forests, w.r.t. accuracy, area under ROC curve and Brier score on 27 datasets. The empirical evaluation shows that the choice of combination rule can have a significant impact on the performance for a single dataset, but in general the evidential combination rules do not perform better than the voting rules for this particular ensemble design. Furthermore, among the evidential rules, the associative ones appear to have better performance than the non-associative.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE , 2008. s. 553-560
Nyckelord [en]
Ensemble classifiers, random forests, evidence theory, Dempster-Shafer theory, combination rules
Forskningsämne
Teknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:his:diva-3606DOI: 10.1109/ICIF.2008.4632259Scopus ID: 2-s2.0-56749142942ISBN: 978-3-00-024883-2 OAI: oai:DiVA.org:his-3606DiVA, id: diva2:291094
Tillgänglig från: 2010-01-29 Skapad: 2010-01-29 Senast uppdaterad: 2017-11-27

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Boström, HenrikJohansson, RonnieKarlsson, Alexander

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Boström, HenrikJohansson, RonnieKarlsson, Alexander
Av organisationen
Institutionen för kommunikation och informationForskningscentrum för Informationsteknologi

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 1226 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf