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集成随机森林的分类模型
被引量:
20
1
作者
邓生雄
雒江涛
+2 位作者
刘勇
王小平
杨军超
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第6期1621-1624,1629,共5页
与集成学习相比,针对单个分类器不能获得相对较高而稳定的准确率的问题,提出一种分类模型。该模型可集成多个随机森林,并以带阈值的多数投票法作为结合方法;模型实现主要分为建立集成分类模型、实例初步预测和结合分析三个层次。MapRed...
与集成学习相比,针对单个分类器不能获得相对较高而稳定的准确率的问题,提出一种分类模型。该模型可集成多个随机森林,并以带阈值的多数投票法作为结合方法;模型实现主要分为建立集成分类模型、实例初步预测和结合分析三个层次。MapReduce编程方式实现的分类模型以P2P流量识别为例,分别与单个随机森林和集成其他算法进行对比,实验表明提出模型能获得更好的P2P流量识别综合分类性能,该模型也为二类型分类提供了一种可行的参考方法。
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关键词
集成学习
随机森林
带阈值的多数投票法
MAPREDUCE
P2P流量识别
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职称材料
题名
集成随机森林的分类模型
被引量:
20
1
作者
邓生雄
雒江涛
刘勇
王小平
杨军超
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆市高校通信网测试技术工程研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第6期1621-1624,1629,共5页
基金
国家科技重大专项子课题资助项目(2012ZX03005002-005)
重庆市应用开发计划资助项目(cstc2013yykf A40006)
2013年重庆高校创新团队建设计划资助项目(KJTD201312)
文摘
与集成学习相比,针对单个分类器不能获得相对较高而稳定的准确率的问题,提出一种分类模型。该模型可集成多个随机森林,并以带阈值的多数投票法作为结合方法;模型实现主要分为建立集成分类模型、实例初步预测和结合分析三个层次。MapReduce编程方式实现的分类模型以P2P流量识别为例,分别与单个随机森林和集成其他算法进行对比,实验表明提出模型能获得更好的P2P流量识别综合分类性能,该模型也为二类型分类提供了一种可行的参考方法。
关键词
集成学习
随机森林
带阈值的多数投票法
MAPREDUCE
P2P流量识别
Keywords
ensemble learning
random forests
majority voting with thresholds
MapReduce
P2P traffic identification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
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1
集成随机森林的分类模型
邓生雄
雒江涛
刘勇
王小平
杨军超
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
20
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