摘要
提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,同单个分类器比较,它可以提高分类的精度.在对分类器进行组合优化方面,它得到比单个分类器更高的精度以及使分类结果具有更好的可理解性.
This paper focuses on methods of optimizing a single classifier and combining multiple classifiers by genetic algorithms (GA). The method uses the strategies of stacking. There are two steps in classical strategies of stacking, and GA is used as the second step in the method. Experimental results show that it performs well on the task of optimization. Comparing with the single algorithm, it enhances the precision. In task of combiningoptimization, it can obtain more understandable result than constituent learners.
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期245-249,共5页
Journal of Software
基金
国家自然科学基金资助项目(69933010)
国家重点基础研究发展规划973资助项目(G1998030414)~~
关键词
遗传算法
优化
机器学习
数据挖掘
分类规则
分类器
人工智能
classification
genetic algorithm
optimization
machine learning
data mining
classification rules