基于熵权法的Stacking算法

查看全文 作　　者：[1]包志强;[1]胡啸天;[1]赵媛媛;[1]赵研

出　　处：《计算机工程与设计》索引2019年第40卷第10期,共6页

基　　金：陕西省教育厅专项科研计划基金项目(17JK0703) 摘　　要：为提高元分类器的预测精度,在基于分类器类向量输出的Stacking算法基础上,提出一种基于熵权法的堆叠泛化算法E-Stacking (Stacking based entropy),对于基分类器的输出类别,引入一种熵权法ELFMF (label frequency and mistake frequency based entropy)。通过考虑基分类器预测结果出现的频率及错误率,以及预测结果在各个类别中的分散度,增强多个元分类器成员之间的差异性,增加堆叠算法的泛化效果。实验结果表明,与传统及各种改进的Stacking算法相比,该算法有效提高了预测精度且更具有适用性。 关键词：堆叠泛化熵权法分散度差异性预测精度

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