AI用語集
人工知能の完全辞典
動的アンサンブル選択 (DES)
各新しいインスタンスに対して、その特定の特徴と入力空間の局所領域におけるモデルの能力に基づいて、予測に使用するモデルのサブセットを動的に選択する集約手法。
静的アンサンブル選択 (SES)
固定された分類器のサブセットを検証セットで一度だけ選択し、その後すべての将来のインスタンスに対して同じように使用するアプローチ。インスタンスごとに適応する動的選択とは対照的。
能力の局所領域
距離指標によって定義されるテストインスタンス周辺の近傍領域。この領域内で基本モデルの能力が評価され、そのインスタンスの予測に使用するモデルを決定する。
K最近傍オラクル (KNORA)
テストインスタンスのk最近傍における性能に基づいてモデルを選択するDESアルゴリズムのファミリー。KNORA-E（除去）やKNORA-U（統合）などのバリエーションがある。
多重分類器行動 (MCB)
ラベル付きインスタンスにおける分類器の行動を分析し、特定のモデルがより信頼性の高い領域を特定することで、動的選択を導く技術。
動的選択 vs 動的重み付け
動的選択がモデルのサブセットを選択するのに対し、動的重み付けは最終予測のためにすべてのモデルに重みを割り当てる区別。両方ともインスタンスごとに適応する。
同種 vs 異種 DES
同種DESは同じタイプの基本モデル（例：すべて決定木）を使用するのに対し、異種DESは多様性を高めるために異なるタイプのアルゴリズムを組み合わせる区別。
能力領域推定
テストインスタンスに関連する近傍を決定するプロセス。モデルの局所的能力を評価するために重要であり、ユークリッド距離やコサイン類似度などの指標に基づくことが多い。
前処理を伴うDES
動的モデル選択の前に、次元削減やオーバーサンプリングなどの前処理技術を適用して、コンピテンス領域の定義を改善するアプローチ。
オンラインDES
データストリーム向けに設計された動的アンサンブル選択の変種。新しいインスタンスが到着するにつれて、モデルのコンピテンスと選択が継続的に更新される。
DespeRtアルゴリズム
k最近傍における予測の信頼度分布に基づいて分類器のコンピテンスを評価するDESアルゴリズム。有能で多様なモデルを優先する。
事前DES vs 事後DES
事前手法はテストインスタンスに対する予測を見る前にモデルを選択し、事後手法はこれらの予測を観察した後に選択する区別。
不均衡データのための動的アンサンブル選択
不均衡データセットを扱うためのDES手法の適応。マイノリティクラスの検出を改善するためにモデル選択がバイアスされる可能性がある。
コンピテンスベース動的選択
DESにおける中心的なパラダイム。モデルを選択する決定は、その全体的な性能ではなく、考慮されているインスタンスに対する局所的なコンピテンスの推定のみに基づく。