摘要：
为了克服现有集成方法的缺点，a56爆大奖在线娱乐提出a56爆大奖在线娱乐新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHEL 不仅可以保证可接受的性能，还可以节省计算时间。在实践中采用随机森林作为 SFSHEL 的基学习器，简称为 SFSHEL-RF。实验表明所提出的 SFSHEL-RF 在部分 KEEL 数据集上的平均性能达到 91.37%，与之前最好的 ECUBoost-RF 方法相当，并且高于其他方法。在真实数据集上，SFSHEL-RF 的表现可以稳定达到 3 项指标前三名的水平。 阅读全文