湖南师范大学自然科学学报
湖南師範大學自然科學學報
호남사범대학자연과학학보
Journal of Natural Science of Hunan Normal University
2015年
4期
90-94,封3
,共6页
支持向量回归%特征选择%因果网络%条件独立性测试
支持嚮量迴歸%特徵選擇%因果網絡%條件獨立性測試
지지향량회귀%특정선택%인과망락%조건독립성측시
support vector regression%feature selection%causal network%conditional independence test
为了提高支持向量回归算法的学习能力,提出了一种基于因果网络的特征选择算法.该方法假设目标变量和特征候选集之间符合一个因果网络模型,然后利用基于条件独立性测试的方法对目标变量的直接影响特征进行识别,从候选特征集之中获取与目标变量有着直接因果关系的特征子集.虚拟和真实数据集上的实验结果表明,该特征选择算法适用于支持向量回归算法,优于目前其他算法.
為瞭提高支持嚮量迴歸算法的學習能力,提齣瞭一種基于因果網絡的特徵選擇算法.該方法假設目標變量和特徵候選集之間符閤一箇因果網絡模型,然後利用基于條件獨立性測試的方法對目標變量的直接影響特徵進行識彆,從候選特徵集之中穫取與目標變量有著直接因果關繫的特徵子集.虛擬和真實數據集上的實驗結果錶明,該特徵選擇算法適用于支持嚮量迴歸算法,優于目前其他算法.
위료제고지지향량회귀산법적학습능력,제출료일충기우인과망락적특정선택산법.해방법가설목표변량화특정후선집지간부합일개인과망락모형,연후이용기우조건독립성측시적방법대목표변량적직접영향특정진행식별,종후선특정집지중획취여목표변량유착직접인과관계적특정자집.허의화진실수거집상적실험결과표명,해특정선택산법괄용우지지향량회귀산법,우우목전기타산법.
