针对一般的选择性集成学习算法在选择分类器阶段需要独立设置验证集因而损失了一定的训练数据的缺点,提出了一种新的选择性集成分类算法FPSE,该算法采用一种基于排序的策略,这种策略在选择阶段就存在速度上的优势;其优势在于不必独立设置验证集,而采取一种将个体选择评估融入在原始数据本身的方法.实验验证了FPSE算法在个体评估策略的有效性,以及较好的泛化性能;对比试验说明了该算法的分类预测表现要优于Bagging算法和AdaBoost算法.
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