Increasing Diversity in Random Forests Using Naive Bayes - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Increasing Diversity in Random Forests Using Naive Bayes

Christos K. Aridas
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1011977
Sotiris B. Kotsiantis
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1011978
Michael N. Vrahatis
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1011979

Résumé

In this work a novel ensemble technique for generating random decision forests is presented. The proposed technique incorporates a Naive Bayes classification model to increase the diversity of the trees in the forest in order to improve the performance in terms of classification accuracy. Experimental results on several benchmark data sets show that the proposed method archives outstanding predictive performance compared to other state-of-the-art ensemble methods.
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hal-01557627 , version 1 (06-07-2017)

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Citer

Christos K. Aridas, Sotiris B. Kotsiantis, Michael N. Vrahatis. Increasing Diversity in Random Forests Using Naive Bayes. 12th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Sep 2016, Thessaloniki, Greece. pp.75-86, ⟨10.1007/978-3-319-44944-9_7⟩. ⟨hal-01557627⟩
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