【摘 要】
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基于Domingos的期望预测误差分解框架,在3个数据集上,对MCLP、LDA和C5.0这3种算法的偏差-方差结构特点进行了比较分析.实验结果表明,一般来说,C5.0呈现低偏差-高方差的特点,L
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心,首都经济贸易大学统计学院,中央财经大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（70621001,70531040,70501030,10601064,70472074,90718042）、北京市自然科学基金（9073020）和973项目（2004CB720103）资助
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基于Domingos的期望预测误差分解框架,在3个数据集上,对MCLP、LDA和C5.0这3种算法的偏差-方差结构特点进行了比较分析.实验结果表明,一般来说,C5.0呈现低偏差-高方差的特点,LDA与之相反,而MCLP则介于两者之间,比较接近LDA.当训练集样本量较小时,MCLP的偏差和方差都相对较高,而随着训练集的增大,MCLP的偏差和方差明显减小,甚至低于其他两者.
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