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Boosting算法中基分类器权重的动态赋值

付彬  王志海  王中锋  
【摘要】:Boosting是一种有效的分类器组合方法,其通过加权投票来组合多个基分类器进行分类。在对基分类器进行权重赋值时,该算法采用了以基分类器在当前训练集上的错误率的某种变形来对基分类器进行权重赋值,这是一种静态的赋值方法。介绍一种动态地对基分类器进行赋权重的方法,这种方法利用当前测试实例属于某个被错误分类数据子集的程度,并按照程度的大小给相应的基分类器赋适当的权重。跟静态赋权重相比,这种方法考虑了测试实例属性取值的不同,进而能动态地调整基分类器的权重,从而达到进一步优化分类性能的目的。实验表明,动态权重赋值的方法在大多数情况下跟静态赋值相比具有更好的分类性能。

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