集成分类对比Bagging NB Boosting NB

来源 :2010全国开放式分布与并行计算学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kenlixin
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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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