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A new correlation-based approach for ensemble selection in random forests

International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 2021年第2期14卷 251-268页

作者： mostafa el habib daho Nesma Settouti Mohammed el Amine Bechar Amina Boublenza Mohammed Amine Chikh Biomedical Engineering Laboratory University of TlemcenTlemcenAlgeria

Purpose-Ensemble methods have been widely used in the field of pattern recognition due to the difficulty offinding a single classifier that performs well on a wide variety of *** the effectiveness of thesetechniques,studies have shown that ensemble methods generate a large number of hypotheses and thatcontain redundant classifiers in most *** works proposed in the state of the art attempt to reduce allhypotheses without affecting ***/methodology/approach-In this work,the authors are proposing a pruning method that takes intoconsideration the correlation between classifiers/classes and each classifier with the rest of the *** authorshave used the random forest algorithm as trees-based ensemble classifiers and the pruning was made by atechnique inspired by the CFS(correlation feature selection)***-The proposed method CES(correlation-based Ensemble Selection)was evaluated onten datasets from the UCI machine learning repository,and the performances were compared to sixensemble pruning *** results showed that our proposed pruning method selects a smallensemble in a smaller amount of time while improving classification rates compared to the ***/value-CES is a new ordering-based method that uses the CFS *** selects,in a shorttime,a small sub-ensemble that outperforms results obtained from the whole forest and the other state-of-thearttechniques used in this study.

关键词： Ensemble pruning Random forest Tree selection Correlation CFS CES

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