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基于Stacking策略的稳定性分类器组合模型研究
被引量:
10
1
作者
吴挡平
张忠林
曹婷婷
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第5期1045-1049,共5页
针对Bagging、AdaBoost等通用的集成算法对于稳定性分类算法集成效果不是很好的问题,提出了基于Stacking策略的稳定性分类器组合算法.该算法通过构造一个两层的叠加式框架结构,融合数据降维技术处理两层分类器的输入特征,对4种稳定性分...
针对Bagging、AdaBoost等通用的集成算法对于稳定性分类算法集成效果不是很好的问题,提出了基于Stacking策略的稳定性分类器组合算法.该算法通过构造一个两层的叠加式框架结构,融合数据降维技术处理两层分类器的输入特征,对4种稳定性分类器(LDA、GLM、SVM、KNN)进行组合学习.利用UCI数据集测试算法的性能.实验结果表明:相比一些集成算法(RF、Bagging、C50、AdaBoost),基于Stacking策略稳定性分类器组合模型可以获得更高的分类准确率.同时也为二分类的分类模型提供了一个可行的参考方法.
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关键词
Stacking方法
稳定性分类器
分类
精度
数据降维技术
集成算法
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职称材料
题名
基于Stacking策略的稳定性分类器组合模型研究
被引量:
10
1
作者
吴挡平
张忠林
曹婷婷
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第5期1045-1049,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61662043)资助
文摘
针对Bagging、AdaBoost等通用的集成算法对于稳定性分类算法集成效果不是很好的问题,提出了基于Stacking策略的稳定性分类器组合算法.该算法通过构造一个两层的叠加式框架结构,融合数据降维技术处理两层分类器的输入特征,对4种稳定性分类器(LDA、GLM、SVM、KNN)进行组合学习.利用UCI数据集测试算法的性能.实验结果表明:相比一些集成算法(RF、Bagging、C50、AdaBoost),基于Stacking策略稳定性分类器组合模型可以获得更高的分类准确率.同时也为二分类的分类模型提供了一个可行的参考方法.
关键词
Stacking方法
稳定性分类器
分类
精度
数据降维技术
集成算法
Keywords
stacking method
stability classifier
classification accuracy
data dimension reduction technology
integrated algorith
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Stacking策略的稳定性分类器组合模型研究
吴挡平
张忠林
曹婷婷
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019
10
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