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针对单一变量选择算法中模型分类精度和泛化能力较低的问题,提出一种混合变量选择算法.该算法分为两个阶段：过滤阶段,利用互信息快速排除一部分无关变量,降低样本空间的维数;封装阶段,在置换理论框架下,利用随机森林精选剩余变量.实验结果表明,该算法与对比算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.
基于互信息和随机森林的混合变量选择算法
【摘 要】
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针对单一变量选择算法中模型分类精度和泛化能力较低的问题,提出一种混合变量选择算法.该算法分为两个阶段：过滤阶段,利用互信息快速排除一部分无关变量,降低样本空间的维数;
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,宝鸡文理学院数学与信息科学学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2017年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61573266);国家自然科学基金青年基金(批准号:11626034;61602010);陕西省教育厅科研计划项目(批准号:16JK1047);西安电子科技大学博士科研启动项目(批准号:ZK2017020)
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