代价敏感粒计算若干方法的研究
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP181;TP311.13
【图文】:
属性约简算法(a) (b)图5-7 Ionosphere数据集上平均运行时间的比较接着,最优发现因子(FOF)和平均超标因子(AEF)的值如图5-12至图5-14所示.这两个指标值是通过比较本节所提出的算法和文献[139]中的回溯算法的结果来计算得到的,原因在于后者得到的一定是最优约简.从这3个图中可知,虽然在某些时候最优发现因子不够高,但是大部分的平均超标因子不超过0.2,所以我们的算法的91
电子科技大学博士学位论文(a) (b)图5-8 Sonar数据集上平均运行时间的比较(a) (b)图5-9 Wdbc数据集上平均运行时间的比较结果是可以接受的,该算法能在最小化总测试代价方面取得良好的效果.然后,基于10折交叉验证比较原始数据和由所提出的算法得到的约简数据的分类性能,其中分别采用了CART分类器和RBF核的SVM分类器,结果如图5-15至图5-20所示.由结果可知,该算法得到的约简数据大多数情况下能保持原始数据的分类性能,有时甚至能取得比原来高得多的分类精度.最后,我们探讨邻域半径 的取值大小对实验结果的影响. 一方面
数据集上平均运行时间的比较(a) (b)图5-9 Wdbc数据集上平均运行时间的比较结果是可以接受的,该算法能在最小化总测试代价方面取得良好的效果.然后,基于10折交叉验证比较原始数据和由所提出的算法得到的约简数据的分类性能,其中分别采用了CART分类器和RBF核的SVM分类器,结果如图5-15至图5-20所示.由结果可知,该算法得到的约简数据大多数情况下能保持原始数据的分类性能,有时甚至能取得比原来高得多的分类精度.最后,我们探讨邻域半径 的取值大小对实验结果的影响. 一方面
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