软件学报
軟件學報
연건학보
JOURNAL OF SOFTWARE
2002年
2期
245-249
,共5页
季文赟%周傲英%张亮%金文
季文赟%週傲英%張亮%金文
계문빈%주오영%장량%금문
分类%遗传算法%优化%机器学习%数据挖掘%分类规则
分類%遺傳算法%優化%機器學習%數據挖掘%分類規則
분류%유전산법%우화%궤기학습%수거알굴%분류규칙
提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,同单个分类器比较,它可以提高分类的精度.在对分类器进行组合优化方面,它得到比单个分类器更高的精度以及使分类结果具有更好的可理解性.
提齣瞭一種通過遺傳算法(GA)對單箇分類器進行優化以及對多箇分類器進行組閤優化的方法.該方法使用疊加(stacking)的策略.經典的疊加策略分為兩步,該方法將遺傳算法作為疊加策略的第2步.實驗結果錶明,遺傳算法可以較好地完成優化任務,同單箇分類器比較,它可以提高分類的精度.在對分類器進行組閤優化方麵,它得到比單箇分類器更高的精度以及使分類結果具有更好的可理解性.
제출료일충통과유전산법(GA)대단개분류기진행우화이급대다개분류기진행조합우화적방법.해방법사용첩가(stacking)적책략.경전적첩가책략분위량보,해방법장유전산법작위첩가책략적제2보.실험결과표명,유전산법가이교호지완성우화임무,동단개분류기비교,타가이제고분류적정도.재대분류기진행조합우화방면,타득도비단개분류기경고적정도이급사분류결과구유경호적가리해성.
