动态分类器集成：基于置信度的策略

"使用分类置信度的动态分类器集成" 本文介绍了一种动态分类器集成方法，名为DCE-CC（Dynamic Classifier Ensemble using Classification Confidence），它在集成学习框架下，针对多分类器融合问题提出了新的解决方案。在集成学习中，基础分类器的输出如何有效结合是一个核心问题，而DCE-CC则通过考虑每个分类器对测试样本的分类置信度来解决这一问题。 DCE-CC的主要特点是它能够根据测试样本的分类置信度动态选择参与决策的基础分类器子集。这意味着不是所有分类器都会对每个样本进行投票，而是只选取那些对特定样本最具有信心的分类器进行组合。这种方法有助于减少错误分类的可能性，因为高置信度的分类器更可能给出正确的预测。 基础分类器的权重是通过优化训练集上的边距分布来学习的。边距分布反映了分类器对样本分类的确定程度，较大的边距表示分类器对样本分类的自信程度更高。通过优化这一分布，可以确保那些在训练数据中表现更好的分类器在集成中获得更高的权重。 为了确定合适的基础分类器子集大小，文章采用了有序聚合技术。这种技术可以帮助找到一个平衡点，使得子集中的分类器数量既能有效地反映样本的特性，又不会因过多或过少的分类器而导致性能下降。 实验部分，DCE-CC在一系列基准分类任务上进行了验证，使用了稳定的最近邻规则和不稳定的C4.5决策树算法生成基础分类器。结果显示，DCE-CC相比于其他多分类器融合算法，如基于静态权重分配的集成方法，其性能有所提升。这证实了动态选择分类器子集并根据置信度调整权重的有效性。 此外，作者还从边距分布的角度解释了实验结果。通过对边距分布的理解，可以深入分析哪些分类器在何种情况下表现得更好，以及为何动态选择策略能提高整体的分类性能。 DCE-CC是一种创新的集成学习方法，它利用分类置信度作为选择基础分类器的依据，通过优化边距分布学习分类器权重，并借助有序聚合技术动态调整子集大小，从而在多分类器融合中实现了更高效的性能。这种方法对于处理复杂、非线性的分类问题尤其有潜力，因为它能够灵活地适应不同样本的特性。