选择性集成学习算法的研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：通过选择性集成可以获得比单个学习器和全部集成学习更好的学习效果，可以显著地提高学习系统的泛化性能。文中提出一种多层次选择性集成学习算法，即在基分类器中通过多次按权重进行部分选择，形成多个集成分类器，对形成的集成分类器进行再集成，最后通过对个集成分类器多数投票的方式决定算法的输出。针对决策树与神经网络模型在20个标准数据集对集成学习算法Ada—ens进行了实验研究，试验证明基于数据的集成学习算法的性能优于基于特征集的集成学习算法的性能，有更好的分类准确率和泛化性能。

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：学习算法 选择性 神经网络模型 神经网络 交流学习 机器学习 集成学习 选择性集成