【摘 要】
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近年来,机器学习的过拟合问题备受关注,尤其在属性约简中。为解决这一难题,提出一种融合集成策略和去除操作的算法。首先将训练模型数据平分为M份;然后将其中M-1份采用集成策
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61871228);国家青年基金资助项目(61702322);江苏省高校自然科学基金资助项目(18KJB520049);宿迁市科技计划项目(指令性)(S201910)
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近年来,机器学习的过拟合问题备受关注,尤其在属性约简中。为解决这一难题,提出一种融合集成策略和去除操作的算法。首先将训练模型数据平分为M份;然后将其中M-1份采用集成策略进行潜在约简计算;最后将剩余的一份进行提前测试,一旦发生过拟合则将刚加入的属性从潜在约简集中去除。利用提前测试潜在属性约简的方法来防止过拟合现象的发生,几组UCI数据的实验结果说明了新算法的有效性,同时为丰富和发展属性约简提供了一种新的方向。
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