为使用正例与未标注数据训练分类器(positive and unlabeled learning,PU learning),提出基于随机森林的PU学习算法。对POSC4.5算法进行扩展,在其生成决策树的过程中加入随机特征选择;在训练阶段,使用有放回抽样技术对PU数据集抽样,生...为使用正例与未标注数据训练分类器(positive and unlabeled learning,PU learning),提出基于随机森林的PU学习算法。对POSC4.5算法进行扩展,在其生成决策树的过程中加入随机特征选择;在训练阶段,使用有放回抽样技术对PU数据集抽样,生成多个不同的PU训练集,并以其训练扩展后的POSC4.5算法,构造多棵决策树;在分类阶段,采用多数投票策略集成各决策树输出。在UCI数据集上的实验结果表明,该算法的分类性能优于偏置支持向量机算法、POS4.5算法和基于装袋技术的POSC4.5算法。展开更多
不确定数据的PU学习在现实世界的许多应用中,如在传感器网络、市场分析和医学诊断等领域普遍存在,提出了针对不确定数据PU学习的决策树算法。基于POSC45中信息增益的计算方法,引入UDT中处理连续属性的不确定数据时用到的不确定数据区间...不确定数据的PU学习在现实世界的许多应用中,如在传感器网络、市场分析和医学诊断等领域普遍存在,提出了针对不确定数据PU学习的决策树算法。基于POSC45中信息增益的计算方法,引入UDT中处理连续属性的不确定数据时用到的不确定数据区间及概率分布函数的概念,提出了一种能处理连续属性的不确定数据PU学习的决策树算法DTU-PU(Decision Tree for Uncertain data with PU-learning)。在UCI数据集上的实验表明,DTU-PU具有较好的分类准确率和健壮性。展开更多
文摘为使用正例与未标注数据训练分类器(positive and unlabeled learning,PU learning),提出基于随机森林的PU学习算法。对POSC4.5算法进行扩展,在其生成决策树的过程中加入随机特征选择;在训练阶段,使用有放回抽样技术对PU数据集抽样,生成多个不同的PU训练集,并以其训练扩展后的POSC4.5算法,构造多棵决策树;在分类阶段,采用多数投票策略集成各决策树输出。在UCI数据集上的实验结果表明,该算法的分类性能优于偏置支持向量机算法、POS4.5算法和基于装袋技术的POSC4.5算法。
文摘不确定数据的PU学习在现实世界的许多应用中,如在传感器网络、市场分析和医学诊断等领域普遍存在,提出了针对不确定数据PU学习的决策树算法。基于POSC45中信息增益的计算方法,引入UDT中处理连续属性的不确定数据时用到的不确定数据区间及概率分布函数的概念,提出了一种能处理连续属性的不确定数据PU学习的决策树算法DTU-PU(Decision Tree for Uncertain data with PU-learning)。在UCI数据集上的实验表明,DTU-PU具有较好的分类准确率和健壮性。
