【摘 要】
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针对AdaBoost算法不能有效提升NB(Naive Bayesian)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
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针对AdaBoost算法不能有效提升NB(Naive Bayesian)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.
Aiming at the fact that AdaBoost algorithm can not effectively improve the classification performance of NB (Naive Bayesian), an improved sample weight maintenance strategy is proposed. The weight adjustment not only depends on whether the samples are wrongly divided, but also considers the multiple base classifiers of previous rounds Voting differences.Base classifier trust not only with the error rate, but also with the diversity of the base classifier.This can improve the correctness of the base classifier, base classifier to increase the diversity.Experimental results show that the improved BoostVE-NB algorithm can effectively improve NB text classification performance.
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