基于属性权重的Bagging回归算法研究

发布时间：2018-07-15 17:43

【摘要】：提出一种新的回归算法——基于属性权重的Bagging回归算法。首先使用支持向量机回归或主成分分析方法对样本数据的属性赋以一定的权值,以表明该属性在回归过程中的贡献大小;再根据不同属性的权重大小构建训练使用的多个属性子集。在构建这些属性子集的过程中,按照不同属性权重在总权重中所占比重为概率进行,使得对回归贡献大的属性有更大的可能被选入属性子集当中参与训练;最后,对这些属性子集进行训练,生成相应的多个回归子模型,这些子模型的集合就是通过基于属性权重的Bagging回归算法训练得到的最终模型。
[Abstract]:A new regression algorithm, bagging regression algorithm based on attribute weight, is proposed. Firstly, support vector machine regression or principal component analysis (PCA) is used to assign a certain weight to the attribute of the sample data to indicate the contribution of the attribute in the regression process. Then, according to the weight of different attributes, the subsets of attributes used in training are constructed. In the process of constructing these attribute subsets, according to the proportion of different attribute weights in the total weight is probabilistic, so that the attributes that contribute more to regression are more likely to be selected among the subsets of attributes to participate in the training; finally, These subsets of attributes are trained to generate corresponding multiple regression submodels. The set of these submodels is the final model trained by bagging regression algorithm based on attribute weights.
【作者单位】： 内蒙古师范大学青年政治学院信息工程系;
【分类号】：O212.1

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