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

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).