修剪策略提升异构集成分类：高效选择基分类器

本文探讨了异构集成分类领域的创新研究方法，特别是在选择基分类器方面的替代策略。作者Esra'a Alshdaifat等人针对现有的异构集成框架提出了一个独特的修剪技术，旨在提高集成系统的效率和性能。异构集成是指通过结合不同类型的分类器，如决策树、支持向量机等，以增强整体预测能力。传统方法往往依赖于集成所有可用的基分类器，然而，这种方法可能存在性能瓶颈，尤其是当其中包含表现不佳的分类器时。 本文的核心概念是通过识别并剔除那些在集成中贡献度低或性能较差的分类器，从而形成一个更精简且更有效的异构合奏。作者面临的主要挑战是如何准确地确定哪些分类器应当被淘汰，这需要一种有效的方法来衡量和比较各个分类器的性能。为解决这一问题，论文提出了一种基于集成中基本分类器之间性能差异的评估机制，借此来定位和剔除弱分类器。 实验部分，作者使用了18个基准数据集对提出的修剪方法进行了评估，将它与当前最先进的异构集成算法进行对比。结果显示，新方法在有效性和优越性方面优于现有的技术，这表明通过选择性地修剪分类器，可以显著提升异构集成的整体性能。 该研究对于数据挖掘中的分类任务具有重要意义，特别是对于二进制和多类分类问题，以及单标签和多标签分类场景。论文强调了在处理大量分类器时，针对性地优化集成结构的重要性，这对于提高分类精度和降低计算复杂性都是有益的。此外，由于本研究遵循开放访问的CCBY-NC-ND许可证，这意味着研究成果对学术界和工业界都有广泛的共享价值。