【摘 要】
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针对原有的随机森林算法没有区别各个单分类器之间的分类优势,对分类器的组合方案进行优化,提出一种基于最大共识的模型组合算法.该算法将分类器的经验误差和泛化误差融入到
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,东北师范大学计算机科学与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61272209）
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针对原有的随机森林算法没有区别各个单分类器之间的分类优势,对分类器的组合方案进行优化,提出一种基于最大共识的模型组合算法.该算法将分类器的经验误差和泛化误差融入到分类器的权重计算中,充分发挥了单分类器的个性与优势,强化分类效果好的单分类器的优势,弱化分类效果较差的单分类器的劣势.实验结果表明,基于最大共识模型组合算法能够提升组合分类器的分类性能,在提高分类精度的同时,也具有较强的泛化能力,这一改进对于提升同类型多模型组合算法的性能具有一定指导意义.
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