![](/images/graphics-bg.png)
Enhancement of the heuristic optimization based on extended space forests using classifier ensembles
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 2 (31 مارس/آذار 2020)، ص ص. 188-195، 8ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Extended space forests are a matter of common knowledge for ensuring improvements on classification problems.
They provide richer feature space and present better performance than the original feature space-based forests.
Most of the contemporary studies employs original features as well as various combinations of them as input vectors for extended space forest approach.
In this study, we seek to boost the performance of classifier ensembles by integrating them with heuristic optimization-based features.
The contributions of this paper are fivefold.
First, richer feature space is developed by using random combinations of input vectors and features picked out with ant colony optimization method which have high importance and not have been associated before.
Second, we propose widely used classification algorithm which is utilized baseline classifier.
Third, three ensemble strategies, namely bagging, random subspace, and random forests are proposed to ensure diversity.
Fourth, a wide range of comparative experiments are conducted on widely used biomedicine datasets gathered from the University of California Irvine (UCI) machine learning repository to contribute to the advancement of proposed study.
Finally, extended space forest approach with the proposed technique turns out remarkable experimental results compared to the original version and various extended versions of recent state-of-art studies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kilimci, Zaynab& Omurca, Sevinç. 2020. Enhancement of the heuristic optimization based on extended space forests using classifier ensembles. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 2, pp.188-195.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954597
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kilimci, Zaynab& Omurca, Sevinç. Enhancement of the heuristic optimization based on extended space forests using classifier ensembles. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 2 (Mar. 2020), pp.188-195.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954597
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kilimci, Zaynab& Omurca, Sevinç. Enhancement of the heuristic optimization based on extended space forests using classifier ensembles. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 2, pp.188-195.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-954597
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 193-195
رقم السجل
BIM-954597
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)