基于可信度的投票法

摘要：

可信度投票法不仅使用了基分类器输出的类别,还使用了输出的可信度.推导了该方法训练错误率的界以及期望错误率的界.发现为了最小化期望错误率的界,应该使用错误独立的基分类器,如果基分类器的错误率不是很高,这个界以指数级速度随着基分类器错误率的降低而降低,而且这个界随着投票次数的增加也会下降.在最小化训练错误率的界的意义下,得到了一种权值分配方法.把这个方法应用于一种Bagging算法:AB,得到了综合分类算法CAB.使用UCI机器学习数据集中的数据,通过实验验证了CAB的有效性.

关键词：机器学习、综合分类、可信度投票法、错误率的界、Bagging

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家预研基金514950307

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1308-1313