A dynamic multiple classifier system using graph neural network for high dimensional overlapped data
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic selection techniques select a subset of the classifiers from a pool according to their perceived competence in labeling each given query instance in particular. To do so, most techniques rely on the locality assumption for the selection task, meaning that similar instances should share a set of adequate classifiers, so their competencies are usually estimated over a local region surrounding the query. However, as the local distribution is crucial to these techniques, a poor region definition due to the presence of high dimensionality and class overlap can have a negative impact on their performance, thus limiting their application. Thus, we propose in this work a dynamic selection technique to better deal with sparse and overlapped data in which the instance–instance and the classifier–classifier relationships are leveraged to learn the dynamic classifier combination rule. The proposed technique uses a multi-label graph neural network as a meta-learner, so both the data modeled as a graph, without directly defining the local region, and the classifiers’ inter-dependencies modeled in the meta-labels are used to learn an embedded space where the dynamic selection task is more straightforward. Experimental results over 35 high dimensional datasets show that the proposed method significantly outperforms the static selection baseline and most evaluated dynamic selection techniques when using a diverse ensemble. Moreover, the proposed technique surpassed the contending state-of-the-art techniques over the problems with the highest excess of incompetent classifiers in overlap regions , further suggesting its suitability to deal with challenging local distributions. Code available at: github.com/marianaasouza/gnn_des .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».