《計算機應用研究》|Application Research of Computers

基于Boosting的迭代加權集成分類算法

Boosting-based iterative weighted ensemble classification algorithm

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作者 杜詩語,韓萌,申明堯,張春硯,孫蕊
機構 北方民族大學 計算機科學與工程學院
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摘要 在集成分類中,如何對基分類器實現動態更新和為基分類器分配合適的權值一直是研究的重點。針對以上兩點,提出了BIE算法和BIWE算法。BIE算法通過最新訓練的基分類器的準確率確定集成是否需要替換性能較差的基分類器及需替換的個數,實現對集成分類器的動態迭代更新。BIWE算法在此基礎上提出了一個加權函數,對具有不同參數特征的數據流可以有針對性的獲得基分類器的最佳權值,從而提升集成分類器的整體性能。實驗結果表明,BIE算法相較對比算法在準確率持平或略高的情況下,可以減少生成樹的葉子數、節點數和樹的深度;BIWE算法相較對比算法不僅準確率較高,而且能大幅度減少生成樹的規模。
關鍵詞 數據流;分類算法;集成學習;Boosting
基金項目 寧夏自然科學基金資助項目(2020AAC03216)
國家自然科學基金資助項目(61563001)
計算機應用技術自治區重點學科項目(PY1902)
北方民族大學研究生創新項目(YCX19064)
本文URL http://www.gvztwvrl.buzz/article/02-2021-04-011.html
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中圖分類號 TP312
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