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摘要
集成学习是时下非常流行的机器学习算法,它是通过集成多个模型的输出结果来实现的。但随着基学习器数目的增多,集成学习的预测速率明显下降,其所需的运行内存也迅速增加。对此,本文提出了选择性集成分类算法,该算法首先采用集成学习思想训练一定数目的分类器,然后综合多个评价标准对一些效果较差的分类器进行剔除,并使基分类器具有一定的差异性,来实现选择性集成学习,并在不同数据集进行实验论证了该算法的泛化能力与有效性。
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单位数学学院; 中国电信股份有限公司; 云南财经大学
