改进的Boruta算法在音乐情感研究中的应用

摘要：

Boruta算法是一种新的特征选择算法,被设计成一个随机森林分类算法的包装器,包装算法的不同将导致不同的效果.对LightGBM算法进行包装,针对土耳其音乐数据集,使用随机森林、XGBoost以及LightGBM算法进行分类预测,通过计算准确率、Kappa系数及海明距离来判断各算法在该数据集上的适用性,结果显示,其性能优于使用随机森林和XGBoost算法生成的包装器.

关键词：Boruta、LightGBM、特征提取、音乐情感

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：吉林省科技厅项目20210101152JC

在线出版日期：2023-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：78-84