基于邻域分类AUC的属性选择方法

• 作者: 张艳芹 窦慧莉
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 属性选择 启发式算法 邻域分类器 AUC指标
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 43-45
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2017.24.043

摘要

为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式属性选择算法.首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止.7个UCI数据集上的实验结果表明,使用邻域AUC属性选择算法,可以在使用较少属性个数的基础上有效提升邻域分类器的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	窦慧莉	江苏科技大学计算机科学与工程学院	21	64	4.0	7.0
2	张艳芹	徐州工程学院经济学院	13	42	3.0	6.0