An Incremental Parallel Particle Swarm Approach for Classification Rule Discovery from Dynamic Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Classification is a supervised learning technique that predicts the classes of unobserved data by employing a model built from available data. One of the efficient ways to represent this predictive model is to express it as an optimal set of classification rules to provide comprehensibility and precision, simultaneously. In this paper, we propose a novel incremental parallel Particle Swarm Optimization (PSO) approach for classification rule discovery. Our proposed method separates the training data into a set of data chunks regarding the classes and extracts optimal set of classification rules for each chunk in a parallel manner. In order to extract the rules from data chunks, we introduce an incremental PSO algorithm in which the previously extracted rules are directly employed to initialize the swarm population. Moreover, in each generation of the swarm, a tournament method is employed to substitute the weak individuals with strong extracted knowledge. To support the parallelism, we assign a PSO thread for each data chunk. As soon as all the PSO threads are completed, the extracted rules are integrated into a rule-base to construct a classification model. The evaluation results of the proposed approach on six datasets suggest that the classification precision of our proposed framework is competitive with offline learning methods and is 35% faster than its counterpart offline PSO approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle