15 research outputs found
Penggabungan Keputusan Pada Klasifikasi Multi-label
Klasifikasi adalah bagian dari sistem pembelajar yang fokus pada pemahaman pola melalui representasi dan generalisasi data. Penentuan prediksi hasil klasifikasi terbaik menjadi masalah jika terdapat beberapa masukan dari metode yang berbeda-beda pada lingkungan data yang heterogen. Penggabungan keputusan dapat digunakan untuk menentukan rekomendasi keluaran beberapa metode klasifikasi. Kami memilih pendekatan voting dan meta-learning sebagai metode penggabungan keputusan. Ada dua fase yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu fase pembangunan prediksi oleh metode klasifikasi yang heterogen dan fase penggabungan rekomendasi metode-metode tersebut menjadi satu kesimpulan jawaban. Karakteristik klasifikasi yang menjadi fokus adalah klasifikasi multi-label. Binary Relevance (BR), Classifier Chains (CC), Hierarchichal of Multi-label Classifier (HOMER), dan Multi-label k Nearest Neighbors (MLkNN) adalah metode klasifikasi yang digunakan sebagai penyedia rekomendasi prediksi melalui pendekatan yang berbeda-beda. Pada fase penggabungan keputusan, metode Ignore diajukan sebagai pendekatan meta-learning. Ignore menggabungkan keputusan dengan cara mempelajari pola masukan dari sistem pembelajar. Untuk membandingkan kinerja Ignore, metode konsensus digunakan sebagai pendekatan voting. Hasil akhir menunjukkan bahwa Ignore memberikan hasil terbaik untuk parameter recall. Ignore memprediksi nilai false negative lebih sedikit dibandingkan dengan metode konsensus 0,5 dan 0,75. Hasil studi ini menunjukkan bahwa Ignore dapat digunakan sebagai meta-learning, meskipun kinerja Ignore harus diperbaiki agar dapat beradaptasi dengan data yang heterogen
Non-smooth classification model based on new smoothing technique
International audienceThis work describes a framework for solving support vector machine with kernel (SVMK). Recently, it has been proved that the use of non-smooth loss function for supervised learning problem gives more efficient results [1]. This gives the idea of solving the SVMK problem based on hinge loss function. However, the hinge loss function is non-differentiable (we canât use the standard optimization methods to minimize the empirical risk). To overcome this difficulty, a special smoothing technique for the hinge loss is proposed. Thus, the obtained smooth problem combined with Tikhonov regularization is solved using a stochastic gradient descent method. Finally, some numerical experiments on academic and real-life datasets are presented to show the efficiency of the proposed approach
Principles of data mining and knowledge discovery : Second European Symposium, PKDD '98, Nantes, France, September 23-26, 1998 : proceedings
xi, 482 p. : ill. ; 21x30 cm
Evaluation de la qualité des systÚmes multisources : une approche par les patterns
International audienceLâarticle dĂ©crit la problĂ©matique et les solutions proposĂ©es par le pro-jet QUADRIS (ARA-05MMSA-0015)dont lâobjectif est dâoffrir un cadre dâĂ©valuation de la qualitĂ© dans les systĂšmes dâinformation multisources (SIM). Ce cadre a permis de dĂ©finir un mĂ©ta-modĂšle pour Ă©tudier en particulier les inter-dĂ©pendances entre les dimensions de la qualitĂ© dâun modĂšle conceptuel de don-nĂ©es et celles de la qualitĂ© des donnĂ©es instanciant ce modĂšle. Nous Ă©tudions la possibilitĂ© de dĂ©finir des patterns dâĂ©valuation de la qualitĂ© dans le but de : 1)formaliser les corrĂ©lations entre les facteurs de qualitĂ©, 2) reprĂ©senter les processus, et 3) analyser la qualitĂ© des donnĂ©es, du systĂšme et son Ă©volution. Le projet QUADRIS sâest engagĂ© Ă valider ses propositions dans les trois domaines dâapplication suivants : le domaine biomĂ©dical, le domaine commercial et le domaine gĂ©ographique