[发明专利]用于不完整数据分类的集成学习树构建方法在审
| 申请号： | 202111363459.4 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114169542A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 周红芳;许海晨 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 谈耀文 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开用于不完整数据分类的集成学习树与基于视图的决策树、J48相比，分类精确率、回归率和F1有所提升；本发明的方法在选择视图对应的特征时，既考虑了待选特征对于分类效果的提升程度，又考虑了待选特征和整个已选特征集合的冗余关系；并且在视图的基础上提出了缺失模式的概念，测试样本先根据其视图到达对应的树节点，然后再根据其缺失模式找到其对应的一系列分类器，这些分类器使用集成学习的方法对其进行分类。结果显示，在大部分数据集下，本发明提出的方法相比于其他两种方法而言，评估指标更优。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 完整 数据 分类 集成 学习 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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