【摘 要】
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提出了一种新的基于决策树的组合分类器学习方法FL（Forest Learning）.与bagging和adaboost等传统的组合分类器学习方法不同,FL不采用抽样或加权抽样,而是直接在训练集上学习一
【基金项目】
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本文受863项目：大规模汉语词义知识相关特征提取与构建工程（2012AA011101）,河南科技厅重点项目：基于自适应蚁群算法的传感器网络节能覆盖研究（12A520035）资助.
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提出了一种新的基于决策树的组合分类器学习方法FL（Forest Learning）.与bagging和adaboost等传统的组合分类器学习方法不同,FL不采用抽样或加权抽样,而是直接在训练集上学习一个森林作为组合分类器.与传统组合学习方法独立地学习每个基分类器,然后把它们组合在一起的做法不同,FL学习每个基分类器时都尽可能地考虑对组合分类器的影响.首先,FL使用传统的方法构建森林的第一棵决策树;然后,逐一构建新的决策树并将其添加到森林中.在构建新的决策树时,结点的每次划分都考虑对组合分类器的影响.实验结
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