![](/images/graphics-bg.png)
Ensemble based on accuracy and diversity weighting for evolving data streams
المؤلفون المشاركون
Sun, Yange
Shao, Han
Zhang, Bencai
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2022)، ص ص. 90-96، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Ensemble classification is an actively researched paradigm that has received much attention due to increasing real-world applications.
The crucial issue of ensemble learning is to construct a pool of base classifiers with accuracy and diversity.
In this paper, unlike conventional data-streams oriented ensemble methods, we propose a novel Measure via both Accuracy and Diversity (MAD) instead of one of them to supervise ensemble learning.
Based on MAD, a novel online ensemble method called Accuracy and Diversity weighted Ensemble (ADE) effectively handles concept drift in data streams.
ADE mainly uses the following three steps to construct a concept-drift oriented ensemble: for the current data window, 1) a new base classifier is constructed based on the current concept when drift detect, 2) MAD is used to measure the performance of ensemble members, and 3) a newly built classifier replaces the worst base classifier.
If the newly constructed classifier is the worst one, the replacement has not occurred.
Comparing with the state-of-art algorithms, ADE exceeds the current best-related algorithm by 2.38% in average classification accuracy.
Experimental results show that the proposed method can effectively adapt to different types of drifts.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Yange& Shao, Han& Zhang, Bencai. 2022. Ensemble based on accuracy and diversity weighting for evolving data streams. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 1, pp.90-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437420
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Yange…[et al.]. Ensemble based on accuracy and diversity weighting for evolving data streams. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 1 (Jan. 2022), pp.90-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437420
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Yange& Shao, Han& Zhang, Bencai. Ensemble based on accuracy and diversity weighting for evolving data streams. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 1, pp.90-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437420
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 95-96
رقم السجل
BIM-1437420
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)