filterFeatures(task=,method=,perc=,abs=,threshold=)按特征的重要性进行排序,选择其中的top n percent(perc=), top n(abs=) or 设定阈值(threshold=),返回task,没有被筛选的特征将会被删除。 默认的筛选方法为"randomForestSRC.rfsrc",也可以设置其他方法: “anova.test” “carscore” “cforest.importance...
除随机森林之外的所有方法都根据准确度/RMSE在相应数据集分割的验证集上选择最佳迭代/时期。所有基于神经网络的回归方法都会标准化训练标签。 作为基于树的方法,我们使用XGBoost(XGB)、LightGBM(LGBM)和CatBoost,以及scikit-learn中的随机森林(RF)。变体 XGB-PBB-D使用元学习默认参数。对于深度学习的算法,我们使用了Goris...
针对Glitch PUF单元电路静态输出的缺陷,首次提出使用多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)算法对Glitch PUF进行机器学习,解决了Glitch PUF输出为非线性可分数据的问题,能够对Glitch PUF攻击并预测其输出。实验表明,对比于逻辑回归(Logistic Regression,LR)算法和随机森林(Random Forest,RF)二分类算法,提出的MLP算法显著降...
为验证MLP算法对Glitch PUF攻击的优越性,本文参考文献[8]、[12]、[13]采用针对二分类数据常用的算法——随机森林(RF)和逻辑回归(LR)算法进行对比。以64 bit的Glitch PUF激励响应对数据作为样本,测试结果如图7所示。从图可以看出,随机森林和逻辑回归算法在对Glitch PUF攻击能力上基本保持一致,逻辑回归算法的攻击效果...
实验表明,对比于逻辑回归(Logistic Regression,LR)算法和随机森林(Random Forest,RF)二分类算法,提出的MLP算法显著降低了预测错误率。 中文引用格式:徐金甫,董永兴,李军伟. 基于MLP算法的Glitch PUF机器学习攻击[J].电子技术应用,2019,45(12):62-66. 英文引用格式:Xu Jinfu,Dong Yongxing,Li Junwei. Machine ...
本研究基于一个叫随机森林 (Random Forest,简称 RF) 的机器学习算法。所谓随机森林是一种基于集成学习(Ensemble Learning)的分类和回归算法。具体到本研究中,就是通过恶劣天气特征输入,遍历整个决策树从而得出恶劣天气的预测结果。 因此,在随机森林算法中,恶劣天气的特征输入的尤为重要,在本研究试验中,研究人员从上述...
本研究基于一个叫随机森林 (Random Forest,简称 RF) 的机器学习算法。所谓随机森林是一种基于集成学习(Ensemble Learning)的分类和回归算法。具体到本研究中,就是通过恶劣天气特征输入,遍历整个决策树从而得出恶劣天气的预测结果。 因此,在随机森林算法中,恶劣天气的特征输入的尤为重要,在本研究试验中,研究人员从上述...
即:通过在XGBoost或LightGBM中设置若干不同的超参数,建立若干个不同参数的XGBoost或LightGBM模型,最后进行硬投票、软投票或者Stacking来提升模型的综合表现。模型与模型是一样的,仅是超参数不同,相似度高。 第二种:异质集成。若干个模型群众是不一样的模型。即:建立若干不同的分类器,比如SVM、XGBoost、RF、GBDT等...
本研究基于一个叫随机森林 (Random Forest,简称 RF) 的机器学习算法。所谓随机森林是一种基于集成学习(Ensemble Learning)的分类和回归算法。具体到本研究中,就是通过恶劣天气特征输入,遍历整个决策树从而得出恶劣天气的预测结果。 因此,在随机森林算法中,恶劣天气的特征输入的尤为重要,在本研究试验中,研究人员从上述...
Embedded:嵌入法,先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法,但是是通过训练来确定特征的优劣。(通过最终训练好的模型的参数来选择特征,LASSO回归,RF模型等) 我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。