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宋捷

作品数:2 被引量:7H指数:1
供职机构:中国人民大学统计学院更多>>
发文基金:教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:理学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇理学

主题

  • 2篇BOOSTI...
  • 1篇TREE
  • 1篇BOOSTI...
  • 1篇不平衡数据

机构

  • 2篇中国人民大学

作者

  • 2篇吴喜之
  • 2篇宋捷
  • 1篇吕晓玲

传媒

  • 1篇统计与决策
  • 1篇统计与信息论...

年份

  • 2篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种新的Boosting回归树方法被引量:7
2010年
梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。
宋捷吴喜之
关键词:BOOSTINGTREE
两分类不平衡数据的Boosting算法
2010年
Boosting算法是一类串行的集成算法,可用于分类和回归。不同的算法由不同的损失与不同的集成方式构成。文章提出了一种自适应地处理分类中的不平衡数据的Boosting算法Baboost。实验证明该算法能有效地减小各个类内部的预测误差。
宋捷吕晓玲吴喜之
关键词:BOOSTING不平衡数据
共1页<1>
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