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控制与决策 2010
基于分散鲁棒控制策略的冷连轧板形板厚多变量系统研究, PP. 581-586 Keywords: AdaBoost,朴素贝叶斯,文本分类,样本权重,投票信息熵,AdaBoost,Naive,Bayesian,Text,categorization,Examples’,weight,Vote,entropy Abstract: 针对AdaBoost算法不能有效提升NB(NaiveBayesian)的分类性能,提出一种改进的样本权重维护策略.权重的调整不仅依据样本是否分错,还需考虑前几轮的多个基分类器对它的投票分歧.基分类器的信任度不但与错误率有关,还与基分类器间的差异性有关.这样可以提高基分类器的正确性,增加基分类器的差异性.实验结果表明,改进的BoostVE-NB算法能有效地提升NB文本分类性能.
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