AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
ハード投票
各分類器が単一のクラスに投票し、最終的な予測は投票の過半数によって決定される投票技術。
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ソフト投票
各分類器によって予測された確率を使用し、平均を計算して最終的なクラスを決定する投票方法。
用語
過半数投票
アンサンブルの分類器の50%以上の投票を得たクラスが選択される決定ルール。
用語
ベース分類器
投票アンサンブルを構成する個々の分類器で、異なるタイプやアルゴリズムである可能性がある。
用語
不均質アンサンブル
異なるタイプの分類器で構成されるアンサンブルで、様々なアルゴリズムを組み合わせて予測の堅牢性を向上させる。
用語
均質アンサンブル
同じタイプの分類器の複数のインスタンスを使用するアンサンブルで、多くの場合、異なるパラメータやデータのサブセットを持つ。
用語
相対多数投票
勝利クラスは最も多くの票を得たクラスである投票方法で、絶対過半数がなくてもよい。
用語
信頼度重み付け
各個々の予測に関連付けられた信頼度レベルまたは確率に応じて投票に重みを付ける技術。
用語
集約方法
個々の分類器の予測を最終的な統一予測に結合するために使用される戦略。
用語
予測融合
複数の分類器からの出力を統合して、改良されたコンセンサス予測を生成するプロセス。
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分類器の組み合わせ
全体のパフォーマンスを向上させるために、複数の分類器の決定を融合させる体系的な手法。
用語
投票スキーム
分類器の投票がどのように集計され、最終決定がどのように行われるかを定義するルールの集合。
用語
確率集約
複数の分類器の確率分布を平均または重み付き和で結合するソフト投票の手法。
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決定融合
より信頼性が高く堅牢なコンセンサスに到達するために、複数の分類器の決定を結合するプロセス。
用語
投票メカニズム
個々の投票の収集と処理を含む、投票プロセスを実装するアルゴリズムインフラストラクチャ。
用語
コンセンサス理論
より正確な集団決定に到達する手段として投票の使用を正当化する理論的基盤。
用語
投票しきい値
クラスが選択されるために必要な最小投票数。精度の要件に応じて調整できます。
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