基于互信息理论的Anytime分类算法的研究

提出了一种新的Anytime分类算法,anytime averaged probabilistic under mutual information estimators(AAPMIE)。该分类算法能较好地适用于需要即时响应的在线业务。从信息论的角度认为每个属性所携带的信息量是不同的,对其他属性影响较大的属性应该具有较高的权限被优先选择作为super-parent参加分类计算,这样,有助于提高分类开始阶段的分类准确率,有助于在较少的计算资源下返回更好的分类效率。实验验证了该算法能在anytime分类的早期较好的改善分类效果降低分类的0-1损失错误率,伴随计算资源的增加,算法能进一步得到更好的分类准确率。