超约简求解:效率与性能的提升

摘要：

利用多重约简的结果搭建一个集成分类框架,已被证实可以显著提升后续学习的性能.超约简方法正是借鉴了这一理念,在约简求解的基础上,通过随机添加额外属性以达到获取多重超约简的目的.显然,基本的约简求解将直接影响超约简方法的效果.鉴于此,从兼顾效率和性能的角度出发,在超约简方法中同时引入属性簇和集成选择机制:属性簇用于加速基本约简的求解过程,集成选择则用于在求解过程中找到更为稳健的属性.在20组UCI数据上的实验结果表明,相比4种前沿的集成策略,所提方法不仅能够显著减少约简求解的时间消耗,而且能够提供更好的分类稳定性和准确率.

关键词：属性簇、集成选择、约简求解、超约简

所属期刊栏目：50

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：166-172