基于集成學習的演化決策樹方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、　　本文設計了一種樹型結構的演化決策樹算法?；诜诸悳蚀_度、演化決策樹的高度和演化代數(shù)等，提出了一種適應度函數(shù)。針對樹型結構的特點，改進了遺傳算法的遺傳算子，并設計了一種剪枝算子；分別設計和實現(xiàn)了Bagging演化決策樹和Adaboost演化決策樹算法。實驗表明，相對于基本的演化決策樹算法，基于集成學習的演化決策樹算法能在較短的演化代數(shù)內(nèi)達到較高的分類精度；分析了Bagging和Boosting方法的理論依據(jù)。在此基礎上，設計了一種基于

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