基于集成學(xué)習(xí)的演化決策樹(shù)方法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、　　本文設(shè)計(jì)了一種樹(shù)型結(jié)構(gòu)的演化決策樹(shù)算法?；诜诸?lèi)準(zhǔn)確度、演化決策樹(shù)的高度和演化代數(shù)等，提出了一種適應(yīng)度函數(shù)。針對(duì)樹(shù)型結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，改進(jìn)了遺傳算法的遺傳算子，并設(shè)計(jì)了一種剪枝算子；分別設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了Bagging演化決策樹(shù)和Adaboost演化決策樹(shù)算法。實(shí)驗(yàn)表明，相對(duì)于基本的演化決策樹(shù)算法，基于集成學(xué)習(xí)的演化決策樹(shù)算法能在較短的演化代數(shù)內(nèi)達(dá)到較高的分類(lèi)精度；分析了Bagging和Boosting方法的理論依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于

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