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结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法
被引量:
1
1
作者
姚旭
王晓丹
+1 位作者
张玉玺
毕凯
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期266-270,290,共6页
针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在...
针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在提高基分类器的准确度。最后用简单的多数投票法融合各基分类器的决策结果,将其作为集成分类器的输出。为了验证该方法的有效性,在公共数据集UCI上进行了实验,结果显示,该方法可获得较高的分类精度。
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关键词
集成学习
支持向量机
随机投影
旋转森林
multiboost
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职称材料
基于MultiBoost的最小分类误差算法
被引量:
2
2
作者
王元珍
乐树彬
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第11期1948-1950,共3页
基于MultiBoost分类组装技术,提出了一种用增量交叉验证技术求MultiBoost最小分类误差的算法,以使之在指定分类器数量T的范围内找出具有最小分类误差的合成分类器.
关键词
分类组装算法
最小分类误差
multiboost
Wagging
BAGGING
ADABOOST
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职称材料
基于MultiBoost-LMT算法的供应商信用评价研究
被引量:
1
3
作者
黄艳莹
陈力
《价值工程》
2017年第12期76-78,共3页
供应商违约问题一直是供应链管理模式中的一大难题,建立有效的模型实现较准确的供应商违约预测来协助企业采取应对措施,对于企业竞争致胜具有重要意义。本研究首先对MultiBoost算法的框架进行改进,用LMT算法代替C4.5决策树算法,作为Mult...
供应商违约问题一直是供应链管理模式中的一大难题,建立有效的模型实现较准确的供应商违约预测来协助企业采取应对措施,对于企业竞争致胜具有重要意义。本研究首先对MultiBoost算法的框架进行改进,用LMT算法代替C4.5决策树算法,作为MultiBoost的基分类器,提出MultiBoost-LMT算法,其优点是对样本中的奇异点和异常值不敏感,不易出现过拟合现象,具有更高的泛化能力。其次将MultiBoost-LMT算法应用于供应商信用评价问题,在两个公开的供应商信用数据集上的数值试验表明:与其它算法相比,所提出的MultiBoost-LMT算法能够显著地提高供应商信用分类精度,具有较高的实用价值。
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关键词
供应商信用评价
multiboost
LMT
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职称材料
题名
结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法
被引量:
1
1
作者
姚旭
王晓丹
张玉玺
毕凯
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期266-270,290,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60975026
61273275
61102109)资助
文摘
针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在提高基分类器的准确度。最后用简单的多数投票法融合各基分类器的决策结果,将其作为集成分类器的输出。为了验证该方法的有效性,在公共数据集UCI上进行了实验,结果显示,该方法可获得较高的分类精度。
关键词
集成学习
支持向量机
随机投影
旋转森林
multiboost
Keywords
Ensemble learning, Support vector machine, Random projection, Rotation forest,
multiboost
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于MultiBoost的最小分类误差算法
被引量:
2
2
作者
王元珍
乐树彬
机构
华中科技大学计算机学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第11期1948-1950,共3页
基金
国家"八六三"计划资助
文摘
基于MultiBoost分类组装技术,提出了一种用增量交叉验证技术求MultiBoost最小分类误差的算法,以使之在指定分类器数量T的范围内找出具有最小分类误差的合成分类器.
关键词
分类组装算法
最小分类误差
multiboost
Wagging
BAGGING
ADABOOST
Keywords
classification ensemble algorithm
minimum classification error
multiboost
wagging
bagging
adalSoost
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于MultiBoost-LMT算法的供应商信用评价研究
被引量:
1
3
作者
黄艳莹
陈力
机构
广东工业大学管理学院
出处
《价值工程》
2017年第12期76-78,共3页
文摘
供应商违约问题一直是供应链管理模式中的一大难题,建立有效的模型实现较准确的供应商违约预测来协助企业采取应对措施,对于企业竞争致胜具有重要意义。本研究首先对MultiBoost算法的框架进行改进,用LMT算法代替C4.5决策树算法,作为MultiBoost的基分类器,提出MultiBoost-LMT算法,其优点是对样本中的奇异点和异常值不敏感,不易出现过拟合现象,具有更高的泛化能力。其次将MultiBoost-LMT算法应用于供应商信用评价问题,在两个公开的供应商信用数据集上的数值试验表明:与其它算法相比,所提出的MultiBoost-LMT算法能够显著地提高供应商信用分类精度,具有较高的实用价值。
关键词
供应商信用评价
multiboost
LMT
Keywords
supplier credit score
multiboost
LMT
分类号
TP181.25 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法
姚旭
王晓丹
张玉玺
毕凯
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
2
基于MultiBoost的最小分类误差算法
王元珍
乐树彬
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005
2
下载PDF
职称材料
3
基于MultiBoost-LMT算法的供应商信用评价研究
黄艳莹
陈力
《价值工程》
2017
1
下载PDF
职称材料
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