异质集成学习器在鸢尾花卉分类中的应用

• 作者: 吴嘉乐
• 来源期刊: 中国设备工程
• 学科: 工学
• 关键词: Iris kNN 逻辑回归 SVM 异质集成学习
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 探讨与创新
• 页码范围: 229-231
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 4592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0711.2018.20.108

摘要

机器学习方法在生产、科研和生活中有着广泛应用,而集成学习则是机器学习的首要热门方向.集成学习是使用一系列的个体学习器进行学习,然后利用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法.本文依据具体的Iris鸢尾花卉数据集,构建了一个基于kNN、逻辑回归、SVM的异质集成学习器,在该问题上取得很好的效果.