一种集成构造性分类学习方法

• 作者: 李萍 赵莎莎
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 构造性机器学习 集成学习 覆盖算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 122-123
• 页数: 2页
• 分类号: O1-0
• 字数: 1791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2015.04.059

摘要

构造性学习算法训练分类器对有些样本会有“拒认状态”,构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法通常不能给出“拒认状态”样本的正确类别.提出了一种集成构造性分类方法,在测试阶段,通过多个分类器的最终打分,对“拒认状态”样本进行分类标记.同时,选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法相比,该方法的分类更为有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵莎莎	阜阳师范学院信息工程学院	23	23	3.0	4.0
2	李萍	阜阳师范学院信息工程学院	30	19	3.0	3.0