预测型关联规则演化学习的适应值函数

来源 :华南理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：sjtshuaige

【摘要】

：

为了提高基于遗传算法的分类预测准确度,探讨了评价规则质量的适应值函数,提出了基于置信度和支持度加权和的适应值函数,以取代传统的基于灵敏性和选择性的适应值函数.理论分

【作者】

：

许孝元韩国强闵华清

【机构】

：

华南理工大学

【出处】

：

华南理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2005年5期

【关键词】

：

机器学习演化学习遗传算法关联规则分类预测 machine leaning evolutionary learning genetic algorith

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为了提高基于遗传算法的分类预测准确度,探讨了评价规则质量的适应值函数,提出了基于置信度和支持度加权和的适应值函数,以取代传统的基于灵敏性和选择性的适应值函数.理论分析和实验结果都表明,文中提出的新适应值函数对于预测型关联规则演化搜索的引导作用明显地优于传统的适应值函数.新的适应值函数有利于改进基于遗传算法的机器学习.

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