AI用語集
人工知能の完全辞典
K-Nearest Oracles
テストインスタンスのk最近傍で分類器の能力を評価し、最終予測に使用するものを決定するDES手法。
Region of Competence
テストインスタンスの最近傍で定義される特徴空間の領域で、分類器の局所的な能力を評価するために使用されます。
DES-KNN
k最近傍アルゴリズムを使用して能力領域を定義し、分類器の局所的な性能を評価する動的選択技術。
Competence Map
アンサンブル内の各分類器の能力領域の空間的表現で、各モデルが優れている領域を視覚的に識別できます。
Local Accuracy Estimation
局所的能力領域内の類似インスタンスでの精度に基づいて分類器の性能を評価するプロセス。
Ensemble Pruning
動的選択の前または最中に冗長または非効率的な分類器を排除することで、アンサンブルのサイズを縮小する技術。
DES-Clustering
クラスタリングアルゴリズムを使用して類似インスタンスのグループを識別し、各クラスタで分類器の能力を評価する動的選択アプローチ。
Meta-Learning for DES
インスタンスと過去の性能から抽出されたメタ特徴に基づいて分類器の能力を予測するためにメタ学習を使用すること。
能力の多様性
アンサンブル内の異なる分類器間の能力領域の変動を測定する尺度で、効果的な動的選択に不可欠です。
動的アンサンブル統合
動的に選択された分類器の予測を組み合わせるプロセスで、推定された局所的な能力に基づく重みをよく使用します。
オンライン動的選択
データストリームに適応したDESの変種で、変化するデータでリアルタイムに選択と能力評価が行われます。
パフォーマンスランドスケープ
特徴空間の異なる領域における分類器のパフォーマンスの多次元表現で、動的選択をガイドします。
ハイブリッドDES
クラスタリングやk-NNなど、複数の動的選択技術を組み合わせて、選択の堅牢性と精度を向上させるアプローチです。
能力レベル
特定のインスタンスに対する分類器の専門性の度合いを評価する定量的スコアで、DESメソッドの主な基準として使用されます。
しきい値ベースDES
定義済みの能力しきい値を使用して、どの分類器を予測サブセットに含めるかを決定する選択方法です。
動的分類器選択
各インスタンスに対して、最高の局所的能力に基づいてサブセットではなく、最高の分類器のみを選択するDESの変種です。