This HTML5 document contains 46 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985807%3A_____%2F09%3A00320925%21RIV09-AV0-67985807/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n14http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n5https://schema.org/
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n12http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985807%3A_____%2F09%3A00320925%21RIV09-AV0-67985807
rdf:type
n17:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Agregace klasifikátorů je metoda pro zvýšení kvality klasifikace. Místo použití jednoho klasifikátoru je sestaven tým klasifikátorů a výstupy jednotlivých klasifikátorů jsou agregovány do finální predikce. V tomto příspěvku zkoumáme potenciál využití měr lokální konfidence klasifikace v metodách pro agregaci klasifikátorů. Uvádíme dvě agregační metody využívající lokální konfidenci klasifikace a porovnáme je s dvěma běžně používanými metodami pro agregaci klasifikátorů. Výsledky experimentů na 4 umělých a 5 reálných datových množinách ukazují, že použití lokální konfidence klasifikace v agregaci klasifikátorů může signifikantně zvýšit kvalitu klasifikace. Classifier aggregation is a method for improving quality of classification. Instead of using just one classifier, a team of classifiers is created, and the outputs of the individual classifiers are aggregated into the final prediction. In this paper, we study the potential of using measures of local classification confidence in classifier aggregation methods. We introduce four measures of local classification confidence and study their suitability for classifier aggregation. We develop two novel classifier aggregation methods which utilize local classification confidence and we compare them to two commonly used methods for classifier aggregation. The results on four artificial and five real-world benchmark datasets show that by incorporating local classification confidence into classifier aggregation methods, significant improvement in classification quality can be obtained. Classifier aggregation is a method for improving quality of classification. Instead of using just one classifier, a team of classifiers is created, and the outputs of the individual classifiers are aggregated into the final prediction. In this paper, we study the potential of using measures of local classification confidence in classifier aggregation methods. We introduce four measures of local classification confidence and study their suitability for classifier aggregation. We develop two novel classifier aggregation methods which utilize local classification confidence and we compare them to two commonly used methods for classifier aggregation. The results on four artificial and five real-world benchmark datasets show that by incorporating local classification confidence into classifier aggregation methods, significant improvement in classification quality can be obtained.
dcterms:title
Classifier Aggregation Using Local Classification Confidence Spojování klasifikátorů pomocí lokální konfidence klasifikace Classifier Aggregation Using Local Classification Confidence
skos:prefLabel
Spojování klasifikátorů pomocí lokální konfidence klasifikace Classifier Aggregation Using Local Classification Confidence Classifier Aggregation Using Local Classification Confidence
skos:notation
RIV/67985807:_____/09:00320925!RIV09-AV0-67985807
n3:aktivita
n7:Z n7:P
n3:aktivity
P(1ET100300517), Z(AV0Z10300504)
n3:dodaniDat
n12:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n8:6506984 n8:6036627
n3:druhVysledku
n19:D
n3:duvernostUdaju
n10:S
n3:entitaPredkladatele
n15:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
307242
n3:idVysledku
RIV/67985807:_____/09:00320925
n3:jazykVysledku
n21:eng
n3:klicovaSlova
classifier aggregation; classifier combining; classification confidence
n3:klicoveSlovo
n6:classifier%20aggregation n6:classification%20confidence n6:classifier%20combining
n3:kontrolniKodProRIV
[978B58E3A4CC]
n3:mistoKonaniAkce
Porto
n3:mistoVydani
Setúbal
n3:nazevZdroje
ICAART 2009
n3:obor
n16:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n18:1ET100300517
n3:rokUplatneniVysledku
n12:2009
n3:tvurceVysledku
Holeňa, Martin Štefka, David
n3:typAkce
n11:WRD
n3:wos
000267058000026
n3:zahajeniAkce
2009-01-19+01:00
n3:zamer
n4:AV0Z10300504
s:numberOfPages
6
n14:hasPublisher
INSTICC
n5:isbn
978-989-8111-66-1