Classy Ensemble: A Novel Ensemble Algorithm for Classification

要約

タイトル：Classy Ensemble：分類のための新しいアンサンブルアルゴリズム
要約：
– 新しいアンサンブル生成アルゴリズム、Classy Ensembleを紹介します。
– Classy Ensembleは、クラスごとの正解率の加重平均を用いてモデルを集約します。
– 153の機械学習データセットでのテスト結果から、Classy Ensembleは、順序減枝、クラスタリング減枝、最近導入されたlexigardenアンサンブルジェネレーターに対して優れた性能を発揮したことを示しています。
– Classy Ensembleには以下の3つの改良があります。1）Classy Cluster Ensemble、2）Fashion MNIST、CIFAR10、CIFAR100、ImageNetの4つの画像データセットでのClassy Ensembleの優位性を示すディープラーニング実験、3）Classy Ensembleが選択するモデルセットを選択するために進化アルゴリズムを使用したClassy Evolutionary Ensemble。

要約(オリジナル)

We present Classy Ensemble, a novel ensemble-generation algorithm for classification tasks, which aggregates models through a weighted combination of per-class accuracy. Tested over 153 machine learning datasets we demonstrate that Classy Ensemble outperforms two other well-known aggregation algorithms — order-based pruning and clustering-based pruning — as well as the recently introduced lexigarden ensemble generator. We then present three enhancements: 1) Classy Cluster Ensemble, which combines Classy Ensemble and cluster-based pruning; 2) Deep Learning experiments, showing the merits of Classy Ensemble over four image datasets: Fashion MNIST, CIFAR10, CIFAR100, and ImageNet; and 3) Classy Evolutionary Ensemble, wherein an evolutionary algorithm is used to select the set of models which Classy Ensemble picks from.

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