一种限制输出模型规模的集成进化分类算法

摘要：

AdaBoost算法是一种典型的集成学习框架,通过线性组合若干个弱分类器来构造成强学习器,其分类精度远高于单个弱分类器,具有很好的泛化误差和训练误差.然而AdaBoost算法不能精简输出模型的弱分类器,因而不具备良好的可解释性.本文将遗传算法引入AdaBoost算法模型,提出了一种限制输出模型规模的集成进化分类算法(Ensemble evolve classification algorithm for controlling the size of final model,ECSM).通过基因操作和评价函数能够在AdaBoost迭代框架下强制保留物种样本的多样性,并留下更好的分类器.实验结果表明,本文提出的算法与经典的AdaBoost算法相比,在基本保持分类精度的前提下,大大减少了分类器数量.

关键词：集成学习、AdaBoost算法、遗传算法、弱分类器

所属期刊栏目：31

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61363037

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：197-204