基于二重LOF与逆交叉验证的稳健AdaBoost回归模型OA
Robust AdaBoost Regression Model Based on Double LOF and Inverse-Cross-Validation
[目的]传统AdaBoost回归模型的稳健性不足,改进的AdaBoost.RT+、AdaBoost.RS算法仍然存在对异常数据抑制效果不显著和识别正确率较低等问题,增强AdaBoost方法的稳健性具有重要的实际应用价值.[方法]给出的AdaBoost.R_LOF模型,首先提出二重LOF和逆交叉验证算法,并将两种方法结合,以概率刻画数据的异常程度.然后在AdaBoost.R2算法的基础上,根据数据的异常程度,对数据设置恰当的权重系数,在不影响正常数…查看全部>>
[Objective]The robustness of the traditional AdaBoost regression model is insufficient.The improved AdaBoost.RT+and AdaBoost.RS algorithms hold insignificant suppression on abnormal data and low identification accuracy of abnormal data.It is meaningful to enhance the robustness of AdaBoost algorithms.[Methods]First,dual LOF and inverse cross valida-tion algorithms are proposed,the abnormal degree of data is characterized by probability based on these two alg…查看全部>>
曾凡倍;杨联强
安徽大学,大数据与统计学院,安徽合肥 230601安徽大学,人工智能学院,安徽合肥 230601
AdaBoost算法二重LOF算法逆交叉验证AdaBoost.R_LOF算法
oAdaBoostdouble LOFInverse-Cross-ValidationAdaBoost.R_LOF
《数据与计算发展前沿》 2024 (5)
126-138,13
安徽高校自然科学基金(KJ2021A0049)安徽省自然科学基金(2208085MA06)
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