Agregacyjny rachunek klasyfikatorów: własności, algorytmy i zastosowania

Ewa Rak
Uniwersytet Rzeszowski


Brak możliwości skonstruowania klasyfikatora uniwersalnego, było motorem dla obecnie dynamicznie rozwijającego się nurtu uczenia maszynowego jakim jest klasyfikacja zespołowa, hybrydowa (multiple classiffer system, classiffer ensemble, combined classiffer). Opracowywane w jej ramach algorytmy starają się zbudować model systemu klasyfikacyjnego bazującego na klasyfikatorach składowych, tak aby wykorzystać ich najlepsze cechy i kompetencje potrzebne do rozwiązania danego problemu decyzyjnego. W takcie konstrukcji tego typu systemów stykamy się z dwoma typami problemów: jak wybrać wartościowy zespół klasyfikatorów oraz w jaki sposób uzyskać decyzję końcową na bazie odpowiedzi członków wspomnianego zespołu klasyfikatorów.

Podczas wystąpienia przedstawię nowatorskie podejście konstrukcji klasyfikatora zespołowego zwiększającego dokładność klasyfikacji i jednocześnie minimalizującego klasyfikatory składowe poprzez zastosowanie prawa rozdzielności, który odpowiednio agreguje te klasyfikatory. Dotychczasowa analiza badawcza obejmuje ocenę względnej skuteczności pięciu rozszerzeń znanych metod klasyfikacji, a mianowicie k-najbliższych sąsiadów, naiwnego Bayesa, maszyny wektorów nośnych, lasów losowych oraz wielowarstwowej sieci perceptronowej. Zaproponowane podejście wymaga użycia odpowiednich operatorów agregacji (np. średnich, norm/konorm trójkątnych, uninorm, nullnorm) dla których istotnie zachodzi prawo rozdzielności. Eksperymenty przeprowadzono na zbiorze danych KDD’Cup 99 dot. wykrywania ataków sieci wojskowej oraz zbiorze danych zebranych przez  Klinikę Chorób Wewnętrznych Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie dot. przewidywania zwężeń tętnic wieńcowych u pacjentów ze stabilną chorobą niedokrwienną serca. Uzyskane wyniki stanowią obiecujące tło do dalszych działań badawczych w tym zakresie, które realizowane są we współpracy m.in. z J. Bazanem, A. Szczurem oraz J. Sarzyńskim.


Wykład odbędzie się 1 czerwca 2022 o godzinie 17.00 przy użyciu komunikatora Zoom.