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对数据流分类分析的常用方法是集成学习。为了得到更好的分类效果,给出一种基于堆叠集成的数据流分类分析方法。该方法通过构造一个分类器对基分类器进行集成。实验结果表明,与基于投票或加权投票的集成方法相比,基于堆叠集成方法对概念漂移的快速适应能力以及预测准确率得到了提高。
基于堆叠集成的数据流分类
【摘 要】
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对数据流分类分析的常用方法是集成学习。为了得到更好的分类效果,给出一种基于堆叠集成的数据流分类分析方法。该方法通过构造一个分类器对基分类器进行集成。实验结果表明,与基于投票或加权投票的集成方法相比,基于堆叠集成方法对概念漂移的快速适应能力以及预测准确率得到了提高。
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2009年05期
【基金项目】
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西北农林科技大学青年骨干教师支持集合基金资助项目（01140301）
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