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改进Stacking算法在妊娠期糖尿病预测中的应用
被引量：
2
1
作者
冯鑫磊
俞凯
袁贞明
《杭州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第2期126-134,共9页
本研究提出基于妊娠早期体检、基因信息,结合集成学习的妊娠期糖尿病预测分类方法.设计了基于Stacking框架的改进模型ACS-Stacking.ACS-Stacking模型将基分类器输出的类别概率值作为基层输出结果,元层使用GBDT模型学习组合基层输出的类...
本研究提出基于妊娠早期体检、基因信息,结合集成学习的妊娠期糖尿病预测分类方法.设计了基于Stacking框架的改进模型ACS-Stacking.ACS-Stacking模型将基分类器输出的类别概率值作为基层输出结果,元层使用GBDT模型学习组合基层输出的类别概率结果,拓展了算法的层次结构.在基分类器层与元分类器层之间加入基分类器筛选层,通过CFS算法估计不同分类器集合中个体分类器准确性与多样性的权衡值,筛选出最佳基分类器集合,实现基分类器的自适应选择.研究结果表明,该模型F1值较单一模型提高约9%,较Stacking模型提高约7%,具有较好的预测准确性和稳定性.
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关键词
妊娠期糖尿病
基于
相关性
的
特征
选择
基分类器筛选
元分类器
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职称材料
特征选择方法中三种度量的比较研究
被引量：
9
2
作者
宋智超
康健
+1 位作者
孙广路
何勇军
《哈尔滨理工大学学报》
CAS
北大核心
2018年第1期111-116,共6页
不同类型数据中特征与类别以及特征与特征之间存在一定的线性和非线性相关性。针对基于不同度量的特征选择方法在不同类型数据集上选取的特征存在明显差别的问题,本文选择线性相关系数、对称不确定性和互信息三种常用的线性或非线性度量...
不同类型数据中特征与类别以及特征与特征之间存在一定的线性和非线性相关性。针对基于不同度量的特征选择方法在不同类型数据集上选取的特征存在明显差别的问题,本文选择线性相关系数、对称不确定性和互信息三种常用的线性或非线性度量,将它们应用于基于相关性的快速特征选择方法中,对它们在基因微阵列和图像数据上的特征选择效果进行实验验证和比较。实验结果表明,基于相关性的快速特征选择方法使用线性相关系数在基因数据集上选取的特征集往往具有较好分类准确率,使用互信息在图像数据集上选取的特征集的分类效果较好,使用对称不确定性在两种类型数据上选取特征的分类效果较为稳定。
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关键词
特征
选择
线
性
相关
系数
对称不确定
性
互信息
基于
相关性
的
快速
特征
选择
方法
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职称材料
题名
改进Stacking算法在妊娠期糖尿病预测中的应用
被引量：
2
1
作者
冯鑫磊
俞凯
袁贞明
机构
杭州师范大学信息科学与技术学院
移动健康管理系统教育部工程研究中心
出处
《杭州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第2期126-134,共9页
基金
杭州市科技发展计划项目(20190101A03).
文摘
本研究提出基于妊娠早期体检、基因信息,结合集成学习的妊娠期糖尿病预测分类方法.设计了基于Stacking框架的改进模型ACS-Stacking.ACS-Stacking模型将基分类器输出的类别概率值作为基层输出结果,元层使用GBDT模型学习组合基层输出的类别概率结果,拓展了算法的层次结构.在基分类器层与元分类器层之间加入基分类器筛选层,通过CFS算法估计不同分类器集合中个体分类器准确性与多样性的权衡值,筛选出最佳基分类器集合,实现基分类器的自适应选择.研究结果表明,该模型F1值较单一模型提高约9%,较Stacking模型提高约7%,具有较好的预测准确性和稳定性.
关键词
妊娠期糖尿病
基于
相关性
的
特征
选择
基分类器筛选
元分类器
Keywords
gestational diabetes mellitus
correlation-based feature selection
base classifier selection
meta classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
特征选择方法中三种度量的比较研究
被引量：
9
2
作者
宋智超
康健
孙广路
何勇军
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
哈尔滨理工大学信息安全与智能技术研究中心
北京宇航系统工程研究所
出处
《哈尔滨理工大学学报》
CAS
北大核心
2018年第1期111-116,共6页
基金
黑龙江省普通高等学校新世纪优秀人才培养计划(1155-ncet-008)
黑龙江省教育科学规划课题(GBC1211062)
黑龙江省自然科学基金(QC2015084)
文摘
不同类型数据中特征与类别以及特征与特征之间存在一定的线性和非线性相关性。针对基于不同度量的特征选择方法在不同类型数据集上选取的特征存在明显差别的问题,本文选择线性相关系数、对称不确定性和互信息三种常用的线性或非线性度量,将它们应用于基于相关性的快速特征选择方法中,对它们在基因微阵列和图像数据上的特征选择效果进行实验验证和比较。实验结果表明,基于相关性的快速特征选择方法使用线性相关系数在基因数据集上选取的特征集往往具有较好分类准确率,使用互信息在图像数据集上选取的特征集的分类效果较好,使用对称不确定性在两种类型数据上选取特征的分类效果较为稳定。
关键词
特征
选择
线
性
相关
系数
对称不确定
性
互信息
基于
相关性
的
快速
特征
选择
方法
Keywords
feature selection
linear correlation coefficient
symmetrical uncertainty
mutual Information
fast correlation-based filter
分类号
TM391.1 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进Stacking算法在妊娠期糖尿病预测中的应用
冯鑫磊
俞凯
袁贞明
《杭州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2023
2
下载PDF
职称材料
2
特征选择方法中三种度量的比较研究
宋智超
康健
孙广路
何勇军
《哈尔滨理工大学学报》
CAS
北大核心
2018
9
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职称材料
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