Etapas de um sistema de múltiplos classificadores

Um sistema de múltiplos classificadores (multiple classifier system — MCS) é composto por um pipeline de três etapas: geração, seleção e integração — conforme mostrado na figura a seguir.

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Etapas de um sistema de múltiplos classificadores. [adaptada de Cruz et al. 2018]
Pode-se observar essas três etapas de um MCS como uma caixa-preta que recebe como entrada um conjunto de treinamento (Γ), um conjunto validação e uma instância de teste (xq), e que fornece como saída, a classe (no caso de classificação) ou o valor predito (no caso de regressão ou previsão de séries temporais) da instância de teste. Da mesma forma que máquinas de aprendizagem monolíticas (árvore e decisão, redes neurais, entre outras), um MCS busca uma função capaz de predizer com eficácia o rótulo das instâncias que lhe são apresentadas durante a generalização. A seguir, são descritas as três etapas de um MCS.


Geração

Na primeira etapa, geração, as máquinas de aprendizagem são treinadas e armazenadas em um pool que pode ser homogêneo ou heterogêneo. Por homogêneo, entende-se que todos os modelos do pool são treinados usando o mesmo algoritmo de aprendizagem, e.g., árvore de decisão. Por outro lado, em um pool heterogêneo, os modelos são treinados com diferentes algoritmos, tais como: árvore de decisão, perceptron e redes neurais.

Usar algoritmos diferentes é uma forma de aumentar a diversidade do pool; sendo essa uma vantagem de um pool heterogêneo. Porém, escolher quais algoritmos de aprendizagem devem ser usados, e quantos, é um problema desafiador. Daí, gerar um pool homogêneo é uma alternativa interessante por sua simplicidade.

Mesmo trabalhando com um pool homogêneo, é necessário que os modelos desse pool sejam diversos. Bagging (bootstrap aggregating) é um algoritmo comumente usado para esse fim e funciona da seguinte forma: dado um banco de dados de treinamento (Γ) com n instâncias, bagging gera m bancos de dados usando reamostragem com reposição. Cada banco de dados gerado tem o mesmo número de instâncias (n) do banco de dados original. Mas, como bagging é um procedimento com reposição, cada banco de dados terá instâncias repetidas. É esperado que 63,2% sejam instâncias únicas de Γ, e que, o restante, 36,8%, seja composto de instâncias repetidas. Cada um dos bancos de dados gerado por bagging é usado para treinar um modelo. Assim, ao fim do processo, m modelos são treinados, C = {c1, c2, …, cm}.

Dado que bagging usa um processo aleatório para adicionar instâncias a cada um dos bancos, pode-se afirmar, com alta probabilidade, que os bancos gerados são diferentes entre si. Diferença essa que auxilia na geração de modelos diversos. Além do bagging, outros algoritmos são usados para gerar o pool, entre eles: boostingrandom subspace rotation forest.


Seleção

Após a geração, a próxima etapa tem o objetivo de selecionar um subconjunto de modelos do pool que será usado para predizer a classe/valor da instância de teste. A seleção pode se dar de duas formas: estática ou dinâmica.

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Seleçao estática [adaptada de Cruz et al. 2018]
A seleção estática (static selection – SS) escolhe os melhores modelos do pool C que comporão o ensemble de modelos C’, sendo C’ ⊂ C. A figura acima mostra que esse processo é realizado offline, ou seja, durante o treinamento, e usa o conjunto de validação como guia para a escolha dos modelos. Na seleção estática, o mesmo subconjunto de modelos C’ é usado para classificar/predizer todas as instâncias de teste (xq).

Já na seleção dinâmica, os modelos selecionados podem diferir de uma instância de teste para outra; por esse motivo é chamada de dinâmica. Essa operação de seleção é realizada online, quando o sistema completo já está em operação, e depende da instância de teste que se deseja avaliar.

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Seleção dinâmica de um modelo (ci) por instância de teste (xq) [adaptada de Cruz et al. 2018]
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Seleção dinâmica de um ensemble (C’) por instância de teste (xq) [adaptada de Cruz et al. 2018]
As duas figuras acima mostram formas de selecionar dinamicamente modelos: a primeira seleciona apenas um modelo por instância de teste, enquanto a segunda seleciona um ensemble, um subconjunto do pool inicial.

A seleção dinâmica é motivada pelo fato de que nem todos os modelos no pool são competentes para predizer o rótulo de todas as instâncias de teste. Assim, deseja-se encontrar, por instância, os melhores especialistas (modelos) para realizar essa predição.


Integração

A etapa de seleção pode escolher um ou mais modelos. Se apenas um modelo for selecionado, não há integração. Nesse caso, a resposta do sistema é dada pela aplicação do modelo selecionado à instância de teste, i.e., ci(xq).

Sob outra perspectiva, se mais de um modelo for selecionado, é necessário o emprego de alguma regra para combinar as respostas dos modelos. Essas regras podem ser divididas em duas categorias: treináveis e não-treináveis. As não-treináveis levam esse nome pois são regras fixas que não necessitam de um processo de treinamento. Nessa categoria, o voto majoritário é a regra mais empregada. Nesta regra, cada modelo vota em uma classe e a classe com mais votos é atribuída como sendo o rótulo da instância de teste. Outros exemplos de regras não-treináveis são: média, produto, soma, mínimo e máximo.

Como o próprio nome indica, as regras treináveis são definidas por um processo de treinamento. Assim, usam-se máquinas de aprendizagem com o propósito de aprender a melhor função que integrará as respostas dos modelos selecionados. Qualquer máquina de aprendizagem pode ser usada para esse fim, e.g., árvore de decisão e multi-layer perceptrons.

Quando não se sabe a priori quantos modelos serão escolhidos pela etapa de seleção, as regras não-treináveis são mais usadas do que as treináveis, pois a maioria das máquinas de aprendizagem requerem um vetor de características de tamanho fixo. Além disso, as regras não-treináveis são mais simples e, por conseguinte, mais fáceis de interpretar.

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