分类器准确率评估的研究

来源 :电脑开发与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Chunbo_Huang
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由于机器学习中过度拟合问题的广泛存在,使得对分类器进行准确率评估显得十分重要。在对现有的两种评估方法—"k-fold交叉验证"和"随机子抽样"进行研究之后,设计出一种新的评估方法,旨在综合已有两种方法的优点,寻找一种更合理的评估方法,并以决策树构造的分类器进行验证。实验结果表明,在训练样本不多的情况下,新的评估方法应用到分类器的训练中,可有效地提高分类器的分类精度。
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