On Reliability of Majority Voting
| Autor: | raharjo , agus budi, Quafafou , Mohamed, Chamroukhi , Faicel |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Data Mining at scale (DANA), Laboratoire d'Informatique et Systèmes (LIS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Mathématiques Nicolas Oresme (LMNO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU), Laboratoire d'Informatique et Systèmes ( LIS ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Université de Toulon ( UTLN ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes ( LSIS ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Université de Toulon ( UTLN ) -Arts et Métiers Paristech ENSAM Aix-en-Provence-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Le 24th conférence de la Société Francophone de Classification (SFC 2017) Le 24th conférence de la Société Francophone de Classification (SFC 2017), Jun 2017, Lyon, France |
| Popis: | International audience; In ensemble learning field, the voting of different experts can produce an optimal solution. However, the quality of voting depends on the participant expertise. In this paper, an expert selection algorithm is proposed by considering reliability measure extracted from the confidence score. Our method has been applied based on the combination of 6 algorithms. Experimental result using 8 datasets shows that the proposed reliable majority voting algorithm provides a better average accuracy than the ordinary majority voting and the base classi-fiers. keyword: reliable majority voting, classification, ensemble learning. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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