基于梯度提升决策树分类器的进化计算动态性能研究

• 作者: 张岩
• 来源期刊: 信息系统工程
• 关键词: 梯度 分类器 计算动态
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 157-159
• 页数: 3页
• 字数: 2085字
• 语种: 中文

摘要

基准函数经常被用来评估进化计算的效果,但由于进化计算的随机性,通常需要进行大量的模拟或实验来进行相对公平的比较.在这个过程中,研究者通常关注实验的最终结果,而忽略了整个优化的过程.除了最终结果外,如何评估算法在整个优化过程中的表现是论文要研究的主要问题.论文应用了一种基于梯度提升决策树的分类算法,来比较研究在不同基准函数中,不同算法的整体性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张岩	同济大学电子与信息工程学院	13	37	4.0	6.0