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基于概率校準的集成學(xué)習(xí)方法

大?。?/span>0.78 MB 人氣: 2017-12-22 需要積分:1

  針對原有集成學(xué)習(xí)多樣性不足而導(dǎo)致的集成效果不夠顯著的問題,提出一種基于概率校準的集成學(xué)習(xí)方法以及兩種降低多重共線性影響的方法。首先,通過使用不同的概率校準方法對原始分類器給出的概率進行校準;然后使用前一步生成的若干校準后的概率進行學(xué)習(xí),從而預(yù)測最終結(jié)果。第一步中使用的不同概率校準方法為第二步的集成學(xué)習(xí)提供了更強的多樣性。接下來,針對校準概率與原始概率之間的多重共線性問題,提出了選擇最優(yōu)( choose-best)和有放回抽樣(bootstrap)的方法。選擇最優(yōu)方法對每個基分類器,從原始分類器和若干校準分類器之間選擇最優(yōu)的進行集成;有放回抽樣方法則從整個基分類器集合中進行有放回的抽樣,然后對抽樣出來的分類器進行集成。實驗表明,簡單的概率校準集成學(xué)習(xí)對學(xué)習(xí)效果的提高有限,而使用了選擇最優(yōu)和有放回抽樣方法后,學(xué)習(xí)效果得到了較大的提高。此結(jié)果說明,概率校準為集成學(xué)習(xí)提供了更強的多樣性,其伴隨的多重共線性問題可以通過抽樣等方法有效地解決。

基于概率校準的集成學(xué)習(xí)方法

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