【摘 要】
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支持向量机(SVM)是一种新型的基于统计学习理论的机器学习方法,已经成功的应用于模式识别和函数估计等问题中.已有的加权支持向量机方法大都是从样本重要程度的角度来考虑问题,本文提出了两种基于样本属性重要度的加权SVM方法,包括基于增益比率和基于Gini指标的属性重要度加权SVM方法.这两种方法分别通过计算各个属性的增益比率和Gini指标来评估样本属性的重要度.并把这两种方法与已有的基于信息增益的属性
【机 构】
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河北大学数学与计算机学院,河北省机器学习与计算智能实验室,保定,071002
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支持向量机(SVM)是一种新型的基于统计学习理论的机器学习方法,已经成功的应用于模式识别和函数估计等问题中.已有的加权支持向量机方法大都是从样本重要程度的角度来考虑问题,本文提出了两种基于样本属性重要度的加权SVM方法,包括基于增益比率和基于Gini指标的属性重要度加权SVM方法.这两种方法分别通过计算各个属性的增益比率和Gini指标来评估样本属性的重要度.并把这两种方法与已有的基于信息增益的属性重要度加权SVM方法作了比较,数值实验的结果表明,这两种方法在所选数据集上提高了分类器的分类能力.
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