防止过拟合的属性约简

Attribute reduction with avoiding overfitting
沈微微
李颖
杨志豪
王祥力
叶轩
宿迁学院 信息工程学院, 江苏 宿迁 223800

摘要

近年来,机器学习的过拟合问题备受关注,尤其在属性约简中。为解决这一难题,提出一种融合集成策略和去除操作的算法。首先将训练模型数据平分为M份;然后将其中M-1份采用集成策略进行潜在约简计算;最后将剩余的一份进行提前测试,一旦发生过拟合则将刚加入的属性从潜在约简集中去除。利用提前测试潜在属性约简的方法来防止过拟合现象的发生,几组UCI数据的实验结果说明了新算法的有效性,同时为丰富和发展属性约简提供了一种新的方向。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61871228)
国家青年基金资助项目(61702322)
江苏省高校自然科学基金资助项目(18KJB520049)
宿迁市科技计划资助项目(Z2019109)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0116
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2665-2668
文章编号: 1001-3695(2020)09-020-2665-04

发布历史

[2020-09-05] 印刷出版

引用本文

沈微微, 李颖, 杨志豪, 等. 防止过拟合的属性约简 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2665-2668. (Shen Weiwei, Li Ying, Yang Zhihao, et al. Attribute reduction with avoiding overfitting [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2665-2668. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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