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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제11권 제1호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 47 - 53 (7page)
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The idea of ensemble learning is to train multiple models, each with the objective to predict or classify a set of results. Most of the errors from a model's learning are from three main factors: variance, noise, and bias. By using ensemble methods, we're able to increase the stability of the final model and reduce the errors mentioned previously. By combining many models, we're able to reduce the variance, even when they are individually not great. In this paper we propose an ensemble model and applied it to classification problem. In iris, Pima indian diabeit and semiconductor fault detection problem, proposed model classifies well compared to traditional single classifier that is logistic regression, SVM and random forest.
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L. Hyafil / 1976 / Constructing optimal binary decision trees is NP-complete / Information Processing Letters 5(1):15~17
H. Zantema / 2000 / Finding Small Equivalent Decision Trees is Hard / International Journal of Foundations of Computer Science 11(2):343~354
G. E. Naumov / 1991 / NP-completeness of problems of construction of optimal decision trees / Soviet Physics 36(4):270~271
J. R. Quinlan / 1986 / Induction of decision trees, Machine Learning 1:81~106
https://www.navodayaengg.in
H. Zantema / 2000 / Finding Small Equivalent Decision Trees is Hard / International Journal of Foundations of Computer Science 11(2):343~354
G. E. Naumov / 1991 / NP-completeness of problems of construction of optimal decision trees / Soviet Physics 36(4):270~271
J. R. Quinlan / 1986 / Induction of decision trees, Machine Learning 1:81~106
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