Apprentissage Ensembliste, Étude comparative et Améliorations via Sélection Dynamique

par Anil Narassiguin

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Alexandre Aussem et de Haytham Elghazel.

Soutenue le 04-05-2018

à Lyon , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec Université Claude Bernard (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) , LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône) (laboratoire) et de Data Mining and Machine Learning (laboratoire) .

Le président du jury était Véronique Eglin.

Le jury était composé de Alexandre Aussem, Haytham Elghazel, Hanane Azzag, Jesse Read, Marc Sebban.

Les rapporteurs étaient Marianne Clausel, Christophe Gonzales.


  • Résumé

    Les méthodes ensemblistes constituent un sujet de recherche très populaire au cours de la dernière décennie. Leur succès découle en grande partie de leurs solutions attrayantes pour résoudre différents problèmes d'apprentissage intéressants parmi lesquels l'amélioration de l'exactitude d'une prédiction, la sélection de variables, l'apprentissage de métrique, le passage à l'échelle d'algorithmes inductifs, l'apprentissage de multiples jeux de données physiques distribués, l'apprentissage de flux de données soumis à une dérive conceptuelle, etc... Dans cette thèse nous allons dans un premier temps présenter une comparaison empirique approfondie de 19 algorithmes ensemblistes d'apprentissage supervisé proposé dans la littérature sur différents jeux de données de référence. Non seulement nous allons comparer leurs performances selon des métriques standards de performances (Exactitude, AUC, RMS) mais également nous analyserons leur diagrammes kappa-erreur, la calibration et les propriétés biais-variance. Nous allons aborder ensuite la problématique d'amélioration des ensembles de modèles par la sélection dynamique d'ensembles (dynamic ensemble selection, DES). La sélection dynamique est un sous-domaine de l'apprentissage ensembliste où pour une donnée d'entrée x, le meilleur sous-ensemble en terme de taux de réussite est sélectionné dynamiquement. L'idée derrière les approches DES est que différents modèles ont différentes zones de compétence dans l'espace des instances. La plupart des méthodes proposées estime l'importance individuelle de chaque classifieur faible au sein d'une zone de compétence habituellement déterminée par les plus proches voisins dans un espace euclidien. Nous proposons et étudions dans cette thèse deux nouvelles approches DES. La première nommée ST-DES est conçue pour les ensembles de modèles à base d'arbres de décision. Cette méthode sélectionne via une métrique supervisée interne à l'arbre, idée motivée par le problème de la malédiction de la dimensionnalité : pour les jeux de données avec un grand nombre de variables, les métriques usuelles telle la distance euclidienne sont moins pertinentes. La seconde approche, PCC-DES, formule la problématique DES en une tâche d'apprentissage multi-label avec une fonction coût spécifique. Ici chaque label correspond à un classifieur et une base multi-label d'entraînement est constituée sur l'habilité de chaque classifieur de classer chaque instance du jeu de données d'origine. Cela nous permet d'exploiter des récentes avancées dans le domaine de l'apprentissage multi-label. PCC-DES peut être utilisé pour les approches ensemblistes homogènes et également hétérogènes. Son avantage est de prendre en compte explicitement les corrélations entre les prédictions des classifieurs. Ces algorithmes sont testés sur un éventail de jeux de données de référence et les résultats démontrent leur efficacité faces aux dernières alternatives de l'état de l'art

  • Titre traduit

    Ensemble Learning, Comparative Analysis and Further Improvements with Dynamic Ensemble Selection


  • Résumé

    Ensemble methods has been a very popular research topic during the last decade. Their success arises largely from the fact that they offer an appealing solution to several interesting learning problems, such as improving prediction accuracy, feature selection, metric learning, scaling inductive algorithms to large databases, learning from multiple physically distributed data sets, learning from concept-drifting data streams etc. In this thesis, we first present an extensive empirical comparison between nineteen prototypical supervised ensemble learning algorithms, that have been proposed in the literature, on various benchmark data sets. We not only compare their performance in terms of standard performance metrics (Accuracy, AUC, RMS) but we also analyze their kappa-error diagrams, calibration and bias-variance properties. We then address the problem of improving the performances of ensemble learning approaches with dynamic ensemble selection (DES). Dynamic pruning is the problem of finding given an input x, a subset of models among the ensemble that achieves the best possible prediction accuracy. The idea behind DES approaches is that different models have different areas of expertise in the instance space. Most methods proposed for this purpose estimate the individual relevance of the base classifiers within a local region of competence usually given by the nearest neighbours in the euclidean space. We propose and discuss two novel DES approaches. The first, called ST-DES, is designed for decision tree based ensemble models. This method prunes the trees using an internal supervised tree-based metric; it is motivated by the fact that in high dimensional data sets, usual metrics like euclidean distance suffer from the curse of dimensionality. The second approach, called PCC-DES, formulates the DES problem as a multi-label learning task with a specific loss function. Labels correspond to the base classifiers and multi-label training examples are formed based on the ability of each classifier to correctly classify each original training example. This allows us to take advantage of recent advances in the area of multi-label learning. PCC-DES works on homogeneous and heterogeneous ensembles as well. Its advantage is to explicitly capture the dependencies between the classifiers predictions. These algorithms are tested on a variety of benchmark data sets and the results demonstrate their effectiveness against competitive state-of-the-art alternatives


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