本文選題：隨機(jī)森林 + 最大共識��； 參考：《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：針對原有的隨機(jī)森林算法沒有區(qū)別各個(gè)單分類器之間的分類優(yōu)勢,對分類器的組合方案進(jìn)行優(yōu)化,提出一種基于最大共識的模型組合算法.該算法將分類器的經(jīng)驗(yàn)誤差和泛化誤差融入到分類器的權(quán)重計(jì)算中,充分發(fā)揮了單分類器的個(gè)性與優(yōu)勢,強(qiáng)化分類效果好的單分類器的優(yōu)勢,弱化分類效果較差的單分類器的劣勢.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于最大共識模型組合算法能夠提升組合分類器的分類性能,在提高分類精度的同時(shí),也具有較強(qiáng)的泛化能力,這一改進(jìn)對于提升同類型多模型組合算法的性能具有一定指導(dǎo)意義.
[Abstract]:Since the original stochastic forest algorithm does not distinguish the advantages of each single classifier, the combinatorial scheme of the classifier is optimized, and a model combination algorithm based on maximum consensus is proposed. In this algorithm, the experiential error and generalization error of classifier are integrated into the weight calculation of classifier, and the individual character and advantage of single classifier are brought into full play, and the advantage of single classifier with good classification effect is strengthened. Weakening the disadvantage of single classifier with poor classification effect. The experimental results show that the combination algorithm based on the maximum consensus model can improve the classification performance of the combined classifier and improve the classification accuracy as well as the generalization ability. This improvement has certain guiding significance for improving the performance of the same type multi-model combination algorithm.
【作者單位】： 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;東北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272209)
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1810687