Résumé: La combinaison des prévisions d'un ensemble de classificateurs a montré pour être une voie pertinente de créer les classificateurs composés qui sont plus précis que n'importe lequel des classificateurs composants. Il y a beaucoup de méthodes pour combiner les prévisions données par des classificateurs composants. Nous présentons une nouvelle méthode qui combinent un certain nombre de classificateurs composants en utilisant un réseau bayésien comme système de classificateur donné les prévisions composantes de classificateurs. Les classificateurs composants sont des algorithmes standard de classification d'étude de machine, et la structure bayésienne de réseau est apprise en utilisant un algorithme génétique qui recherche la structure qui maximise l'exactitude de classification donnée les prévisions des classificateurs composants. Des résultats expérimentaux ont été obtenus sur un datafile des cas contenant des informations sur des patients d'cIcu à l'hôpital d'université de îles Canaries. L'exactitude obtenue en utilisant la nouvelle approche présentée améliorent statistiquement ceux obtenus en utilisant des méthodes standard d'étude de machine

Langue: Anglais
Thème Informatique

Mots clés:
Algorithmes génétiques
Classification dirigée
Réseaux bayésiens