|
|||||
|
|
| 基于互信息和随机森林的混合变量选择算法 | |
| 作者姓名： | 赵伟卫 李艳颖 赵风芹 魏洒洒 |
| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学 数学与统计学院, 西安 710126； 2. 宝鸡文理学院 数学与信息科学学院, 陕西 宝鸡 721013 |
| 摘 要： | 针对单一变量选择算法中模型分类精度和泛化能力较低的问题,提出一种混合变量选择算法.该算法分为两个阶段:过滤阶段,利用互信息快速排除一部分无关变量,降低样本空间的维数;封装阶段,在置换理论框架下,利用随机森林精选剩余变量.实验结果表明,该算法与对比算法相比具有更高的分类精度和泛化能力. |
| 关 键 词： | 随机森林 互信息 混合算法 变量选择 |
| 收稿时间： | 2016-07-18 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》下载全文 | |