文件名称:论文研究-基于堆叠集成的数据流分类.pdf
文件大小:339KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 12:14:40
堆叠集成,数据流分类,概念漂移
对数据流分类分析的常用方法是集成学习。为了得到更好的分类效果,给出一种基于堆叠集成的数据流分类分析方法。该方法通过构造一个分类器对基分类器进行集成。实验结果表明,与基于投票或加权投票的集成方法相比,基于堆叠集成方法对概念漂移的快速适应能力以及预测准确率得到了提高。
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堆叠集成,数据流分类,概念漂移
对数据流分类分析的常用方法是集成学习。为了得到更好的分类效果,给出一种基于堆叠集成的数据流分类分析方法。该方法通过构造一个分类器对基分类器进行集成。实验结果表明,与基于投票或加权投票的集成方法相比,基于堆叠集成方法对概念漂移的快速适应能力以及预测准确率得到了提高。