МЕТОД ПОБУДОВИ АНСАМБЛІВ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ДАНИХ НА ОСНОВІ КОРЕЛЯЦІЙНИХ ЗВ’ЯЗКІВ РІШЕНЬ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2022-315-6-224-233

Ключові слова:

підвищення точності, бінарна класифікація, ансамблева модель, інформаційна система, машинне навчання, коефіцієнт кореляції, унікальна комбінація, модель, алгоритм класифікації

Анотація

У науковій роботі висвітлюється проблема підвищення точності передбачень бінарної класифікації із використанням  алгоритмів машинного навчання. Основою інформаційної системи бінарної класифікації виступає ансамблева модель. Ця модель, в свою чергу, містить набір унікальних комбінацій базових класифікаторів – свого роду алгоритмічні примітиви. Ансамблева модель може розглядатись як деякий мета-алгоритм, який складається із унікальних наборів алгоритмів класифікації машинного навчання (ML). Завданням ансамблевої моделі являється знаходження такої комбінації базових алгоритмів класифікації, яка б давала найвищі показники результативності. Результативність оцінюється згідно  з основними метриками ML у завданнях класифікації. Іншим аспектом наукової роботи є створення агрегаційного механізму задля поєднання результатів базових алгоритмів класифікації. Тобто кожна унікальна комбінація  у середині ансамблю складається із набору базових моделей (передвісників), результати яких потрібно агрегувати. У даній роботі задля агрегування (усереднення) передбачень базових моделей використовується неієрархічний метод кластеризації. Особливістю цього дослідження є знаходження коефіцієнтів кореляцій базових моделей у кожній комбінації. За допомогою величини кореляцій встановлюється залежність між передбаченням класифікатора (базова модель) та істинним значенням, в результаті чого відкривається простір для подальших досліджень щодо покращення ансамблевої моделі (мета-алгоритму).

Завантаження

Опубліковано

29.12.2022

Як цитувати

СТЕБЕЛЕЦЬКИЙ, М., МАНЗЮК, Е., СКРИПНИК, Т., & БАГРІЙ, Р. (2022). МЕТОД ПОБУДОВИ АНСАМБЛІВ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ДАНИХ НА ОСНОВІ КОРЕЛЯЦІЙНИХ ЗВ’ЯЗКІВ РІШЕНЬ. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 315(6(1), 224-233. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2022-315-6-224-233