Howtosignalprocessing
Co to jest fuzja decyzji w uczeniu maszynowym?
Krótko mówiąc, fuzja decyzji jest metodą łączenia decyzji podejmowanych przez wiele klasyfikatorów w celu podjęcia wspólnej ostatecznej decyzji. Tutaj decyzją klasyfikatora jest klasyfikacja wykonana w zestawie danych testowych, czyli prognozy na zestawie danych testowych.
Dlaczego fuzja cech jest ważna?
Podstawową korzyścią fuzji na poziomie cech jest wykrycie skorelowanych wartości cech generowanych przez różne algorytmy biometryczne, identyfikując w ten sposób kompaktowy zestaw istotnych cech, które mogą poprawić dokładność rozpoznawania.
