本研究では、機械学習におけるデータセットの特性の変化に応じて、動的にモデルを切り替える新しいアプローチを提案している。具体的には、Random Forestとxgboostの2つのモデルを使用し、ユーザー定義の精度しきい値に基づいて、より適切なモデルに切り替える仕組みを導入している。
実験では、データセットサイズの変化や雑音の影響に対する適応性を検証している。データセットサイズが増加した場合、より複雑なxgboostモデルに切り替えることで精度が向上することが示された。また、雑音の影響下でも、動的な切り替えによって頑健性が確保されることが確認された。
この動的モデル切り替えアプローチは、データセットの特性に応じて最適なモデルを選択することで、機械学習の精度を向上させることができる。さまざまな分野での応用が期待され、データ量の変動に柔軟に対応できる強力なツールとなる可能性がある。
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by Syed Tahir A... lúc arxiv.org 05-01-2024
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