基于混合算法的分类器设计及性能评估
一种基于UFFT的数据流分类器
一种基于UFFT的数据流分类器甄田甜;张玉红;李燕;王海平;胡学钢【摘要】文章提出一种基于极速决策森林(UFFT)的加权装袋算法(UFFT_wb),它采用加权装袋算法模型,以UFFT算法构建基分类器.实验表明,该算法具有确定分割点及选择分割属性花费时间少、构建新结点占用空间小及可以增量式构建等特点,与基于C4.5算法的加权装袋算法模型相比,在保持相似精度的基础上,时间性能有一定程度的改进.%In this paper, a new data stream mining method called UFFT_ wb is proposed, which is based on the weighted-bagging model and uses the ultra fast forest tree(UFFT) algorithm to build the base classifier. Experiment results show that UFFT-wb has its own characteristics, such as the less time to choose the cut point for splitting tests, the little space to build new node, the incremental construction and so on. Compared with the weighted-bagging algorithm based on C4.5, this method is superior in the time consumption while maintaining the similar accuracy.【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(034)001【总页数】6页(P65-70)【关键词】数据流;集成分类器;极速决策森林;加权装袋算法【作者】甄田甜;张玉红;李燕;王海平;胡学钢【作者单位】合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009【正文语种】中文【中图分类】TP181随着计算机网络的飞速发展和信息存储技术的不断进步,众多应用领域如网络入侵检测、股票实时分析、卫星气象监控、信用卡交易以及电子商务管理等[1-3]拥有了大量的数据流,数据流具有无限性、快速性等特点,如何在数据流上及时有效地进行实时分类预测,给数据挖掘领域带来了极大的挑战。
基于混合分类规则的成像光谱数据分类研究
１ 引 言
在一个混合 分类器 中 ， 分类器相 当于整体 中 各单 的“ 细胞 ” 它的性 能 直 接 决定 着 混 合 分类 器 的执 行 ， 效果 。因而 ， 选择合适 的各 单分类器 是混合 分类模 型
征空 间 的维 数 。针 对不 同 的类 别 ， 别选 取 合 适 数 分
于此 ， 本文设 计 了一 种基 于混 合 分 类规 则 的成 像光 谱 数据 分类模 型 ， 通过 综 合 运 用级 联 组 合 规则 和并
联 组合 规则 ， 来达 到获取 理想 分类结 果 的 目的。
２ 模 型 的具 体 步骤
第３ Ｏ卷 第 ４期
２１ ０ ０年 ７月
海
洋
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பைடு நூலகம்绘
Ｖｏ１３ Ｎ ｏ ４ ． ０， ．
ＨＹＤ ＲＯＧＲＡＰＨＩ ＳＵＲＶＥＹ Ｉ Ｃ ＮＧ ＮＤ Ａ ＣＨＡ ＲＴＩ Ｇ Ｎ
Ｊ１ ２ ０ ｕ ．， ０１
基 于 混合 分 类规 则 的成 像 光 谱 数 据 分 类 研 究
杨哲海 刘 昌俊 穆 敬 ， ，
量 的样 本 点 ， 算 各 参 数 的估 值 ， ， ， ， 计 ∑ ，＝１２ …
。
具 体计算 方法 可参 见文献 ［ ］ ６。 假定 用 于组合 的分类 器 共有 个 ： ，： … ， 。 ｅ ｅ， ｅ
概 括起 来 ， 分类 模 型 的思想 就 是运 用 单分 类 器
２ ２ 类别 参数 训练 与估值 ．
信息 ； 方面成像 光 谱数 据波 段数 目众 多、 据量 另一 数 大 ， 与 之 相适 应 的影像 分 类 算 法 和 模 型 Ｊ 目 需要 。 前， 利用混合分类 方法进行成像光 谱数据 的分类处 理
基于混合模式的学生综合测评系统分析与设计
（ 海南大学信息科学技术学院 海南 海口 ５ ０ ２ ） ７ ２ ８
摘
要
根据高校 学生综合测评的要求和 目的， 介绍基于混合模式的高校学 生综合测评 系统的技术方案 、 框架体 系， 以及 系统分
析 与设计过程 ， 出了系统设计与实现 的关键技术。 给 关键词 混合模 式 综合测评 系统设 计 ．
（ ）同学互评和班主任评议 。全体 同学对本班的每位 同学 ２
图 １ 数 据 流 图
ＡＮＡＬＹＺＩ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥＳＩ ＧＮＩ ＮＧ Ｉ Ｍ ＸＥＤ ｏＤＥＬ． Ｍ ＢＡＳ ＥＤ ＳＴＵＤＥＮＴＳ’
ＣｏＭ ＰＲＥＨＥＮＳ ＶＥ Ｉ ＡＰＰＲＡＩ ＡＬ Ｓ ＳＹＳＴＥＭ
Ｌ ｕｉ ｅｇ Ｗａ ｇＬ ｎ ｕ ｎ ｉ ａ ｈ ｎ Ｈ ｃ ｎ ｏ￣ ａ
（ ｏｌ ｅｏ ｎｏ ｔ ｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ， ａｎ ｎＵ ｉ ｒｔ， ａｋｕ５０ ２ ， ａｎ ｎ Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ ｆｒ ｉ ｃ ｎｅａ ｄＴｃｎｌ ｙ Ｈ ｉａ ｎｖ ｓｙ Ｈ ｉ ７２ ８ Ｈ ｉａ ，ｈｎ ｅ ｆＩ ｍａ ｏ ｅ ｏ ｅｉ ｏ ａ
（ ）公布测评结果 。综合素质测评成绩 向班级全体同学公 ４ 布， 同学们可 以针对本班测评结果发 表 自己的看法 。
的综合素质 ， 为评优评 奖和推荐就业提供依据 ， 实现学生教育管 理工作的标准化、 制度化和科 学化 导和促进学生 德 、 、 、 引 智 体
能全面协调发展 ， 培养适应社会经济发展需要 ， 具有创新精神 和
分的数据流图如图 １ 所示。
１ 系统 分 析
１ １ 业务流 程分 析 ．
结合传统 的手工操作与 管理信息 系统 的处理特点 ， 综合素 质测评按如下程序进行 。
基于混淆矩阵的分类器性能评价指标比较
面那条〕的值，值范围[0，1]。那么 KS 两条曲线之间最大距离对应的阈
1.2 ROC 曲线 AUC 面积[5]
值，就是最能划分模型的闽值。
ROC 曲线也即是受试者工作特征曲线〔Receiver
2 模拟试验
OperatingCharacteristic Curve〕。横轴表示“False positive rate〞
一个 AUC 值。AUC 的取值在 0 与 1 之间，AUC -1，代表 ROC 曲线在纵轴上， 后快速下降到 1。由此可以看出，分类的效果也是很不错的。
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图 3 中所示的是 KS 图像，KS-value 为 0.6999297 由此可以看到两条 曲线之间相差很大，分类器的分类性能较好。
的结果。ROC 曲线上众多的点，每个点都对应着一个闽值的状况下模型的 出 Roc 的图像，如图 1 所示。
表现，多个点连起来就是 ROC 曲线了。
图 2 所示的是收益、提升图，对于收益图，收益图在以斜率为 2 的快
AUC〔 Area Under Curve〕，即曲线下的面积，每一条 ROC 曲线对应 速增加，然后又缓慢的增长到 1，而提升图在 1.8 左右附近上保持一段然
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基于混淆矩阵的分类器性能评价指标比较
题进行了分析，使用不同的方法来，如交叉验证的方法，选择泛化误差最 小的模型。但是也有一些商量主要是对不同的分类器的分类精度进行评价。
1 混淆矩阵[3]
1.1 混淆矩阵的建立
摘要：本文主要商量在模拟试验中，试验数据类别是平衡也即是训练 的数据类别比例差异不大，试验结果关注的是正确率与错误率，但是随着 实际问题的处理，如信誉卡错误交易商量、疾病症断商量…，试验结果更 多关注的是数据集中其中少类的分类精度，而不是整体的分类状况，因此 不平衡数据的分类问题[2]评价成为了试验员的挑战。针对实际分类模型 评价时，有以下几种方法：混淆矩阵〔ConfusionMatrix〕、接受者操作 特性曲线〔ROC Chart〕、收益图〔Gain Chart〕、提升图〔Lift Chart〕、 KS 图〔KS Chart〕。
基于深度学习的文本分类算法改进与性能评估
基于深度学习的文本分类算法改进与性能评估近年来，深度学习在各种自然语言处理任务中取得了巨大的成功，其中文本分类是其中一个重要的应用领域。
文本分类是指根据文本内容的特征将文本划分到不同的类别中，如情感分析、垃圾邮件过滤等。
本文将针对基于深度学习的文本分类算法进行改进，并对改进后的算法进行性能评估。
1.改进算法（1）引入注意力机制：注意力机制可以帮助模型更加有针对性地关注文本中的重要信息，从而提高分类性能。
可以考虑在LSTM或CNN模型中引入注意力机制，强化关键信息的表征。
（2）多任务学习：为了提高模型的泛化能力，可以考虑采用多任务学习的方式，同时在文本分类任务上进行监督学习和其他相关任务（如情感分析、实体关系识别等）。
（3）迁移学习：对于一些特定领域的文本分类任务，可以通过迁移学习的方式，利用预训练好的文本表示模型（如BERT、XLNet等）进行微调，从而提高分类性能。
2.性能评估为了评估改进后的文本分类算法的性能，我们可以采用以下几种指标：（1）准确率（Accuracy）：准确率是最常用的评估指标之一，表示模型在所有样本中正确分类的比例。
（2）精确率（Precision）和召回率（Recall）：精确率表示模型预测为正例中实际为正例的比例，召回率表示实际为正例中被模型预测为正例的比例。
（3）F1值：F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了分类器的准确性和召回率。
（4）ROC曲线和AUC：ROC曲线是真正率（TPR）与假正率（FPR）的曲线，AUC表示ROC曲线下的面积，用来评估分类器的性能。
除了以上指标外，我们还可以采用混淆矩阵、查准率-召回率曲线等方法对模型进行性能评估。
3.实验设计为了验证改进算法的有效性，我们可以在公开的文本分类数据集上进行实验。
首先，我们需要选择一个适合的数据集，如IMDB电影评论数据集、20 Newsgroups数据集等。
然后，我们可以按照一定比例划分训练集和测试集，用训练集训练改进后的模型，并在测试集上进行性能评估。
数据挖掘考试习题汇总
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL 过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
基于随机森林的文本分类算法改进与性能评估
基于随机森林的文本分类算法改进与性能评估随机森林（Random Forest）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于文本分类任务中。
本文将介绍基于随机森林的文本分类算法的改进方式，并对其性能进行评估。
首先，我们需要了解随机森林算法的基本原理。
随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。
每个决策树在训练时使用随机选择的特征子集进行训练，以增加模型的多样性。
最终的分类结果由多个决策树投票得到。
在改进随机森林的文本分类算法时，我们可以考虑以下几个方面：1. 特征选择：文本分类的性能很大程度上依赖于选择合适的特征。
传统的方法是使用词袋模型表示文本，并计算词频、TF-IDF 等特征。
然而，这些方法忽略了单词之间的关系。
我们可以考虑使用词嵌入（word embedding）技术来表示文本，将单词映射到低维向量空间中，从而保留了单词之间的语义信息。
2. 数据预处理：文本分类算法通常需要对原始文本进行一些预处理操作，例如分词、去除停用词、大小写转换等。
这些操作有助于提取文本的有用信息，同时减少噪声干扰。
此外，还可以考虑使用词形还原（lemmatization）和词性标注（part-of-speech tagging）等技术，进一步提高分类效果。
3. 参数调优：随机森林算法中的一些参数可以对分类性能产生重要影响。
例如，决策树数量、特征子集大小等。
我们可以使用交叉验证等技术来选择最佳参数组合，以提高算法的性能。
4. 集成策略：随机森林算法通常使用简单的多数投票策略来决定最终的分类结果。
然而，对于不平衡的数据集或某些特定的类别，这种策略可能会导致性能下降。
因此，我们可以考虑使用加权投票或基于置信度的投票策略，以提高分类准确率。
在对基于随机森林的文本分类算法进行性能评估时，我们可以采用以下指标：1. 准确率（Accuracy）：分类模型的预测结果与实际标签的一致性程度。
2. 查准率（Precision）：真正例（True Positive）占预测正例（Predicted Positive）的比例。
基于混合模型的生物事件触发词检测
基于混合模型的生物事件触发词检测李浩瑞;王健;林鸿飞;杨志豪;张益嘉【摘要】语义歧义增加了生物事件触发词检测的难度,为了解决语义歧义带来的困难,提高生物事件触发词检测的性能,该文提出了一种基于丰富特征和组合不同类型学习器的混合模型.该方法通过组合支持向量机(SVM)分类器和随机森林(Random Forest)分类器,利用丰富的特征进行触发词检测,从而为每一个待检测词分配一个事件类型,达到检测触发词的目的.实验是在BioNLP2009共享任务提供的数据集上进行的,实验结果表明该方法有效可行.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2016(030)001【总页数】7页(P36-42)【关键词】触发词;生物事件;歧义;丰富特征;组合学习器【作者】李浩瑞;王健;林鸿飞;杨志豪;张益嘉【作者单位】大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024;大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024;大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024;大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024;大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP391随着新的生物医学文献的爆炸性增长，越来越多的关系抽取方法得以提出，用来从生物医学文献中抽取有用的信息。
近几年，事件抽取以其有表现力的结构化呈现而流行，广泛地应用于系统生物学，涉及到从对通路的产生和标注提供支持到数据库自动产生母体数据和丰富数据库数据等领域。
生物医学事件与蛋白质-蛋白质交互关系(PPI)等二元关系不同，它包含了生物实体以及实体之间的交互关系。
这些生物事件能够完整地代表原始关系的生物医学意义，所以从文本中自动地识别生物事件变得非常有意义。
生物医学事件抽取就是一个在医学研究文章中自动检测分子交互关系描述的过程[1]。
它的目的是从非结构化的文本中抽取关于预先定义事件类型的结构化信息。
生物医学事件抽取在BioNLP2009共享任务(以下称BioNLP’09)之后开始在领域内流行。
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基于混合算法的分类器设计及性能评估
1. 引言
分类器是机器学习领域中的重要工具，用于将数据集中的样本按照
一定规则划分到不同的类别中。
传统的分类器设计常常使用单一算法，但随着研究的深入，研究人员发现混合算法可以提高分类器的性能和
准确度。
2. 混合算法概述
混合算法指的是将多个不同的算法组合在一起，通过协同工作来实
现更好的分类效果。
混合算法的主要优势在于能够弥补单一算法的不足，充分利用各个算法的优势。
3. 混合算法的分类器设计
混合算法的分类器设计主要包括特征选择、算法选择和集成方法三
个步骤。
3.1 特征选择
特征选择是指从原始数据中选择最有代表性的特征作为输入，减少
了输入维度，提高了分类器的效率。
常用的特征选择方法有信息增益、方差选择和主成分分析等。
3.2 算法选择
算法选择是指从多个可供选择的算法中选取最适合的算法作为基分
类器。
常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
选择算
法时需要考虑数据集的特点、算法的复杂度和准确率等因素。
3.3 集成方法
集成方法是指将多个基分类器的输出进行组合，从而得到最终的分
类结果。
常用的集成方法有投票法、堆叠法和Boosting等。
集成方法
的选择需要考虑基分类器之间的相关性和差异性，以及集成方法的计
算复杂度。
4. 性能评估
对混合算法设计的分类器进行性能评估是十分重要的，它能够帮助
研究人员了解分类器的效果并进行优化。
常用的性能评估指标包括准
确率、召回率、精确率和F1值等。
5. 实验与结果分析
为了评估基于混合算法的分类器的性能，我们在某个数据集上进行
了一系列实验。
实验结果表明，与传统的单一算法相比，基于混合算
法的分类器能够取得更好的分类效果和准确率。
6. 结论
本文基于混合算法设计了一个分类器，并对其性能进行了评估。
实
验结果表明，混合算法的分类器在处理复杂数据集时具有明显的优势。
混合算法的设计思路可以为分类器设计提供一种新的思路和方法。
7. 参考文献
[1] Breiman, L. Random Forests. Machine Learning, 2001.
[2] Caruana, R. et al. Ensembles of Learning Machines. AOS’04, 2004.
通过对基于混合算法的分类器设计及性能评估的研究，我们可以得
出结论：混合算法能够提高分类器的性能和准确度。
在设计分类器时，需要选择合适的特征、算法和集成方法，并对分类器的性能进行评估。
基于混合算法的分类器在处理复杂数据集时表现出明显的优势。
混合
算法的研究为分类器设计提供了新的思路和方法。
混合算法的进一步
研究可以促进机器学习领域的发展和应用。