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【摘 要】
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在机器学习中,随机性是集成学习成功的一个关键因素,可通过旋转特征空间将随机性注入到基于树的集成学习模型中。随机地旋转特征空间是一种常见的做法,因此,需要大量的树来保证集成模型的性能。该方法在理论上是可行的,但它需要大量的计算资源,因此,本文提出了基于多峰遗传算法的旋转森林(MGARF)算法。该方法是一种基于树的分类集成学习算法,利用树的特性通过特征旋转注入随机性,利用多峰优化方法选择一个更多样化、更准确的基学习机子集。通过在23个UCI分类数据集上与原始随机森林和随机旋转集成方法进行比较,评估了所提出的M
【机 构】
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SchoolofElectricalandElectronicEngineering,AcademicAffairsOffice,TianjinKeyLaboratoryforControlTheor
【出 处】
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中南大学学报（英文版）
【发表日期】
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2021年6期
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