Penerapan Ensemble Stacking Untuk Klasifikasi Multi Kelas - Rio Ananda Fitriansyah (Annual Research Seminar (ARS), 2016)
Klasifikasi adalah salah satu topik utama yang banyak digunakan dalam penelitian pembelajaran mesin. Beberapa penelitian terdahulu telah menghasilkan base classifier yang sampai saat ini masih digunakan. Banyak base classifier menunjukkan performa yang baik untuk klasifikasi biner tetapi performa classifier tersebut menurun pada saat digunakan untuk klasifikasi multi-kelas. Pada penelitian sebelumnya digunakan hybrid classifier untuk klasifikasi multi kelas. Hasil penelitian menunjukkan akurasi hybrid classifier yang diajukan lebih baik dari base classifier. pada penelitian ini ensemble method stacking diterapkan. Decision tree dan naïve bayes digunakan sebagai classifier dasar. Hasil pengujian menunjukkan metode ensemble stacking hanya mampu melampui pada beberapa dataset jika dibandingkan dengan hybrid classifier.