集成学习中的多样性度量

摘要：

在集成学习中，基分类器之间的多样性对于解释多分类器系统的工作机理和构造有效的集成系统具有重要的作用，但至今仍没有统一的度量多样性的方法。首先总结介绍常用的多样性度量方法，阐述每种方法评估多样性的角度和方式；然后从对多样性新的解释和度量、多样性度量在选择性集成中的应用、多样性度量和集成学习精度的关系3个方面探讨多样性度量的研究进展；最后给出关于多样性度量进一步的研究方向。

关键词：集成学习、多样性度量、精度、选择性集成、泛化性能

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61139002；江苏省博士后计划项目1301013A；中央高校基本科研业务费专项基金项目NS2012134, NZ2013306

在线出版日期：2014-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：385-395