On Reliability of Majority Voting

Abstract : In ensemble learning field, the voting of different experts can produce an optimal solution. However, the quality of voting depends on the participant expertise. In this paper, an expert selection algorithm is proposed by considering reliability measure extracted from the confidence score. Our method has been applied based on the combination of 6 algorithms. Experimental result using 8 datasets shows that the proposed reliable majority voting algorithm provides a better average accuracy than the ordinary majority voting and the base classi-fiers. keyword: reliable majority voting, classification, ensemble learning.
Type de document :
Communication dans un congrès
Le 24th conférence de la Société Francophone de Classification (SFC 2017), Jun 2017, Lyon, France
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Contributeur : Agus Budi Raharjo <>
Soumis le : lundi 11 juin 2018 - 14:47:10
Dernière modification le : mercredi 13 juin 2018 - 09:28:51

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Agus Budi Raharjo, Mohamed Quafafou, Faicel Chamroukhi. On Reliability of Majority Voting. Le 24th conférence de la Société Francophone de Classification (SFC 2017), Jun 2017, Lyon, France. 〈hal-01796289〉

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