AdaBoost算法在多属性二分类问题中的应用——以魔术伽马望远镜数据集为例

• 作 者: 刘金花 刘明启 黄晓花
• 机 构: 新余学院
• 出 处: 新余学院学报
• 发表日期: 2012年4期
• 关键词: 机器学习 AdaBoost BOOSTING BAGGING Selective ENSEMBLE 弱分类器 robot learning AdaBoost

采用AdaBoost算法对魔术伽马望远镜数据集进行分类测试，通过实验证明了AdaBoost算法在多属性二分类问题中应用的可行性，并与其他分类方法进行比较，表明AdaBoost算法在处理多属性二分类问题时，AdaBoost算法的精确度与Random Forest算法相似，优于SVM以及NN等其他算法。