C4.5算法是决策树学习的核心算法,与 ID3算法相比,C4.5算法是 ID3算法的改进,并继承了 ID3算法的全部优点,文章给出了决策树构造思想和 C4.5决策树学习算法,并将其应用... 曹 若沈 被引量: 0发表: 2006年 基于改进TANC的机器学习文本分类方法研究 针对这些问题,提出了一种基于C4.5算法的改进TANC算法。该算法...
优化算法分类
稳定性的有效策略.提出了一种基于CCS优化的FDT集成分类算法,首先用混沌布谷鸟算法确定数量型属性的模糊语言项个数,再通过bootstrap抽样生成FDT集成模型,最后采用OOB误差加权投票机制得到分类结果.通过4组UCI数据集验证,与其它分类算法对比,证明了该方法在分类精度上有明显的提升;同时,在处理缺失数据时,仍有较高的分类...
逻辑回归模型使用的优化算法为 A.回归 B.分类 C.梯度下降法 D.聚类 温馨提示:做题需要 沉着、冷静、细致、认真! 正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错 TAGS 逻辑回归模型使用优化算法分类梯度关键词试题汇总大全 本题目来自[12题库]本页地址:https://www.12tiku.com/newtiku/919901/86546351.html...
SO-XGBoost基于蛇优化算法优化XGBoost的数据分类预测,+交叉验证,可直接运行,调用C语言工具箱,Maltab语言。1.多输入单输出分类,也可以做成回归或时序预测,利用蛇优化算法SO优化XGBoost的三个参数,分别为树深度、迭代次数、学习率,避免人工选取参数的盲目。运行环境要
二叉树代替传统Adaboost算法中的弱分类器,再由这些弱分类器生成强分类器.将强分类器对数字样本和人脸样本分类,与传统Adaboost算法相比,该方法的错误率分别减少20%和86.5%.将分类器应用于目标检测上,实现了对这两种目标的快速检测和定位.结果表明,改进算法既减小了对样本分类的错误率,又保持了传统Adboost算法对目标...
1.贪婪算法 贪婪算法是一种简单而有效的优化算法,其核心思想是每一步都选择当前最优的解决方案,然后逐步构建最终的解决方案。贪婪算法往往具有较低的计算复杂度,适用于一些简单的组合优化问题。但由于其贪心的特性,可能会导致无法找到全局最优解,而只能找到局部最优解。 贪婪算法的应用广泛,常用于解决背包问题、最小...
结合遗传算法全局寻优的特点提出一种GC-LSTM模型,该模型通过特定遗传策略的遗传算法自动迭代搜寻C-LSTM模型最佳超参数配置.利用遗传迭代结果配置模型,并按照医疗仪器促进协会制定分类标准在MIT-BIH心律失常数据库上进行验证.经过测试,本文提出的GC-LSTM模型在分类准确率(99.37%),灵敏度(95.62%),精确度(95.17%),F1值(...
海鸥优化算法SOA对BP的权值和阈值做优化,建立多分类和二分类的分类模型。程序内注释详细直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序运行具体效果图如下所示。 。ID:6535678915186012
对选择的分类算法进行调优也是优化文本分类的重要一步。调优的方法可以包括调整模型的参数、采用交叉验证、使用集成学习方法等。调整参数可以根据实际情况选择最优的参数组合,以提高分类器的性能。交叉验证是一种常用的评估分类器性能的方法,可以确保模型在不同的数据子集上进行评估,提高模型的泛化能力。集成学习方法如综合...