基于分类器性能评价的Bagging文本分类算法

• 作者: 刘文煌 李秀 赵苏
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 分类器性能 评价模型 Bagging算法
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.01.020

摘要

提出一个文本分类器性能评价模型,对文本分类结果的可信度进行了估计,给出计算可信度的公式.将每一个子分类器的可信度指标用于Bagging集成学习算法,得到了改进的基于子分类器性能评价的Bagging算法(PBagging).应用支持向量机作为子分类器基本模型,对日本共同社大样本新闻集进行分类.实验表明,与Bagging算法相比,PBagging算法分类准确率有了明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文煌	清华大学深圳研究生院	35	830	16.0	28.0
2	李秀	清华大学自动化系	33	483	9.0	21.0
3	赵苏	清华大学深圳研究生院	2	12	2.0	2.0