防止过拟合的属性约简

• 作者: 叶轩 李颖 杨志豪 沈微微 王祥力
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粗糙集 过拟合 集成策略 属性约简
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2665-2668
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0116

摘要

近年来,机器学习的过拟合问题备受关注,尤其在属性约简中.为解决这一难题,提出一种融合集成策略和去除操作的算法.首先将训练模型数据平分为M份;然后将其中M-1份采用集成策略进行潜在约简计算;最后将剩余的一份进行提前测试,一旦发生过拟合则将刚加入的属性从潜在约简集中去除.利用提前测试潜在属性约简的方法来防止过拟合现象的发生,几组UCI数据的实验结果说明了新算法的有效性,同时为丰富和发展属性约简提供了一种新的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈微微		16	19	3.0	3.0
2	李颖		3	0	0.0	0.0
3	杨志豪		1	0	0.0	0.0
4	王祥力		1	0	0.0	0.0
5	叶轩		1	0	0.0	0.0