【摘 要】
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集成学习是时下非常流行的机器学习算法,它是通过集成多个模型的输出结果来实现的.但随着基学习器数目的 增多,集成学习的预测速率明显下降,其所需的运行内存也迅速增加.对此
【机 构】
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中国电信股份有限公司云南分公司南省高校数据化运营管理工程研究中心, 云南财经大学统计与数学学院;云南省高校数据化运营管理工程研究中心 ,云南财经大学信息学院;
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集成学习是时下非常流行的机器学习算法,它是通过集成多个模型的输出结果来实现的.但随着基学习器数目的 增多,集成学习的预测速率明显下降,其所需的运行内存也迅速增加.对此,本文提出了选择性集成分类算法,该算法首先采用集成学习思想训练一定数目的 分类器,然后综合多个评价标准对一些效果较差的分类器进行剔除,并使基分类器具有一定的差异性,来实现选择性集成学习,并在不同数据集进行实验论证了该算法的泛化能力与有效性.
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