一种基于迭代Bagging的回归算法

• 作者: 朱学峰 王立
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 迭代 偏置 Bagging 回归
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 优化控制技术及应用
• 页码范围: 59-61,79
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2009.01.017

摘要

在集成算法中,Bagging算法能够在回归预测中有效地减少方差,但在减少偏置方面却没有明显的效果.针对这一问题,提出一种迭代Bagging回归算法,在每个独立阶段的学习中通过Bagging算法和个体学习机初始权值的随机化设置来减小方差;同时,又通过减小方差后的回归残差进行多个阶段的迭代计算,并将各阶段结果叠加,在减小方差的同时达到偏置的减小,从而使得泛化误差更大程度的减小,得到更精确的预测结果.通过对标准数据集和实际数据的仿真实验证明,此方法可以达到比单纯Bagging算法更好的回归预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱学峰	华南理工大学自动化科学与工程学院	176	2399	23.0	42.0
2	王立	华南理工大学自动化科学与工程学院	4	11	2.0	3.0