【摘 要】
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为了提高Stacking集成算法的分类性能,充分利用Stacking学习机制产生的先验信息和贝叶斯网络丰富的概率表达能力,提出一种基于属性值加权朴素贝叶斯算法的Stacking集成分类算法AVWNB-Stacking(Stac-king based Attribute Value Weight Naive Bayes).通过考虑属性值这个深层次的因素,以互信息(Mutual Informa-tion,MI)作为权值度量的基础,对属性权值向量横向扩展为每个属性值分配一个权值,避免不同的属性值共享相同的权值,
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明650500
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为了提高Stacking集成算法的分类性能,充分利用Stacking学习机制产生的先验信息和贝叶斯网络丰富的概率表达能力,提出一种基于属性值加权朴素贝叶斯算法的Stacking集成分类算法AVWNB-Stacking(Stac-king based Attribute Value Weight Naive Bayes).通过考虑属性值这个深层次的因素,以互信息(Mutual Informa-tion,MI)作为权值度量的基础,对属性权值向量横向扩展为每个属性值分配一个权值,避免不同的属性值共享相同的权值,从而解决朴素贝叶斯算法作为Stacking元分类器由于属性独立性假设带来的分类精度损失.实验结果表明,相比于传统算法及其他元分类器的Stacking分类算法,AVWNB-Stacking算法有效提高了模型的分类性能,在两个测试集上AUC值分别达到了0.8007和0.8607.
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