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《2010年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集》2010年
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集成分类对比:Bagging NB & Boosting NB

李晓波  
【摘要】:Bagging和Boosting是两种重要的投票分类算法,前者并行生成多个分类器,后者通过调整样本权重,串行生成多个分类器.将Bagging与Boosting算法与朴素贝叶斯算法相集成,构建了Bagging NB和AdaBoosting NB算法.以UCI数据集为基础,进行实验对比,结果表明,Bagging NB算法较为稳定,可以产生优于NB算法的分类结果,而Boosting算法受到数据分布中的奇异值影响较大,部分数据集上与NB算法的基础效果较差.

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