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Was ist Entscheidungsfusion im maschinellen Lernen?
In einfachen Worten ist die Entscheidungsfusion die Methode zur Kombination der Entscheidungen mehrerer Klassifizierer, um eine gemeinsame endgültige Entscheidung zu treffen. Hier ist die Entscheidung des Klassifikator.
Warum Fusionsfusion wichtig ist, ist wichtig?
Der Hauptvorteil der Fusion auf Merkmalsebene ist die Erkennung korrelierter Merkmalswerte, die durch verschiedene biometrische Algorithmen erzeugt werden, wodurch ein kompakter Satz von herausragenden Merkmalen identifiziert wird, die die Erkennungsgenauigkeit verbessern können.
