【摘 要】
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将一种新的特征选择算法(F-score)与多种机器学习算法相结合用于多分类问题中。使用十折交叉验证对比模型的分类效果,利用分类误差验证该方法的鲁棒性。实验结果表明,文中使
【机 构】
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长春工业大学数学与统计学院,北京首钢国际工程技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11301036,11226335,12026430),吉林省教育厅科研基金资助项目(JJKH20170540KJ)。
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将一种新的特征选择算法(F-score)与多种机器学习算法相结合用于多分类问题中。使用十折交叉验证对比模型的分类效果,利用分类误差验证该方法的鲁棒性。实验结果表明,文中使用的新的基于F-score的特征选择方法与传统机器学习算法相结合具有很好的性能,能够使用比原始数据集更少特征并产生良好分类结果,尤其在与迭代随机森林方法相结合的情况下,能够显著提高模型分类精度。
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