| 集成学习中完全随机学习策略研究 |
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| 引用本文： | 俞扬,周志华.集成学习中完全随机学习策略研究[J].计算机工程,2006,32(17):100-102. |
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| 作者姓名： | 俞扬 周志华 |
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| 作者单位： | 南京大学软件新技术国家重点实验室,南京210093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育部优秀青年教师资助计划;霍英东教育基金 |
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| 摘 要： | 以完全随机树(不包含属性选择过程的决策树)作为基学习器的集成，具有很好的性能。该文探讨了完全随机学习策略推广情况，实现了完全随机决策树桩算法和完全随机规则算法，分析有效的原因。实验表明，性能良好的完全随机算法，易于被许多初学者所掌握。
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| 关 键 词： | 机器学习 集成学习 完全随机策略 |
| 文章编号： | 1000-3428（2006）17-0100-03 |
| 收稿时间： | 2006-04-29 |
| 修稿时间： | 2006-04-29 |
Research on Complete Random Learning Scheme in Ensemble Learning |
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| YU Yang,ZHOU Zhihua.Research on Complete Random Learning Scheme in Ensemble Learning[J].Computer Engineering,2006,32(17):100-102. |
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| Authors: | YU Yang ZHOU Zhihua |
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| Affiliation: | National Key Laboratory for Novel Software Technology. Nanjing University, Nanjing 210093 |
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| Abstract: | Ensemble of complete random trees, i.e. decision trees without any split selection, has high performance. This paper investigates whether the complete random learning scheme can by applied to other types of base learners. It realizes complete random decision stump and complete random rule algorithms, analyzes why complete scheme work. Experiments show that complete random scheme works for different types of base learners. |
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| Keywords: | Machine learning Ensemble learning Complete random scheme |
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