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集成學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要分支，其通過整合多個學(xué)習(xí)器以獲得比單個學(xué)習(xí)器更好的學(xué)習(xí)效果。多樣性和間隔被認(rèn)為是影響集成學(xué)習(xí)效果的兩個關(guān)鍵因素?，F(xiàn)有研究大多是對這兩個因素的影響單獨進(jìn)行分析。該文的研究集中于泛化誤差、AUC、多樣性和間隔之間關(guān)系及其在基分類器的權(quán)重優(yōu)化中的應(yīng)用。該文首先在泛化誤差分解理論的基礎(chǔ)上，給出了AUC的分解定理。進(jìn)一步地，該文討論了泛化誤差、AUC、多樣性與間隔之間的關(guān)系，并指出常用的最大化間隔方法在降低經(jīng)驗誤差的同時，也會降低基分類器之間的多樣性，進(jìn)而導(dǎo)致過擬合問題基于這些理論結(jié)果，該文提出了兩種新的基分類器的權(quán)重優(yōu)化算法，通過求解次優(yōu)化問題，實現(xiàn)在準(zhǔn)確性和多樣性之間的最佳平衡。在35個公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該文所提出的算法在絕大多數(shù)情況下都優(yōu)于現(xiàn)有常用的集成方法。
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