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一种基于叠加框架的元学习策略
引用本文:韦艳艳,李陶深.一种基于叠加框架的元学习策略[J].通讯和计算机,2006,3(4):26-29.
作者姓名:韦艳艳  李陶深
作者单位:[1]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004 [2]广西民族学院计算机与信息科学学院,南宁530006
基金项目:本文得到广西“新世纪十百千人才工程”专项(桂人字2001213)基金项目和广西自然科学基金项目(桂科字0229008)的资助.
摘    要:本文讨论了分类器组合的叠加法以及相应的叠加策略,提出了一种新的基于叠加法的元学习策略。该策略对基分类器的预测结果进行投票表决,将表决的结果作为1层训练数据。实验结果表明,该方法比简单平均化验概率法的分类效果要好。

关 键 词:元学习  Stacking  分类器组合  分类

A Meta-learning Strategy Based on Stacking Framework
Yanyan We, Taoshen Li.A Meta-learning Strategy Based on Stacking Framework[J].Journal of Communication and Computer,2006,3(4):26-29.
Authors:Yanyan We  Taoshen Li
Abstract:This paper describes stacking method and relative strategies, and proposes a new meta-learning strategy based on stacking framework. It votes the predictive results of basic classifier, and then takes the voting results as training data of level-1. Experiment results show that this approach can obtain more definite information from classifier outputs and achieves better classification effect than the weighted approach based on averaging posterior probability.
Keywords:Meta-leaming  Stacking  Classifiers Combination  Classification
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