The effects of combining classifiers with the same training statistics using Bayesian decision rules
Notice bibliographique
Résumé
Multiple classifier systems (MCS) are attracting increasing interest in the field of pattern recognition and machine learning. Recently, MCS are also being introduced in the remote sensing field where the importance of classifier diversity for image classification problems has not been examined. In this article, Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT) IV panchromatic and multispectral satellite images are classified into six land cover classes using five base classifiers: contextual classifier, k-nearest neighbour classifier, Mahalanobis classifier, maximum likelihood classifier and minimum distance classifier. The five base classifiers are trained with the same feature sets throughout the experiments and a posteriori probability, derived from the confusion matrix of these base classifiers, is applied to five Bayesian decision rules (product rule, sum rule, maximum rule, minimum rule and median rule) for constructing different combinations of classifier ensembles. The performance of these classifier ensembles is evaluated for overall accuracy and kappa statistics. Three statistical tests, the McNemar's test, the Cochran's Q test and the Looney's F-test, are used to examine the diversity of the classification results of the base classifiers compared to the results of the classifier ensembles. The experimental comparison reveals that (a) significant diversity amongst the base classifiers cannot enhance the performance of classifier ensembles; (b) accuracy improvement of classifier ensembles can only be found by using base classifiers with similar and low accuracy; (c) increasing the number of base classifiers cannot improve the overall accuracy of the MCS and (d) none of the Bayesian decision rules outperforms the others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».