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《2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集》 2005年
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一种混合型集成学习演化决策树算法

叶红云  倪志伟  陈恩红  
【摘要】:决策树是一种使用树型结构模型对未知数据进行预测的分类方法。但传统算法一般采用局部最优搜索策略进行决策树构造,其主要缺点在于容易陷入局部最优。为解决该问题,近年来,研究者将演化算法与决策树方法相结合,以利用演化算法全局搜索的特点构造决策树算法。本文设计了一种混合型集成学习演化决策树算法,以进一步提高演化决策树的泛化能力和稳定性,针对UCI的数据集的实验结果表明本文算法是有效的。

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