Nghiên cứu, xây dựng phương pháp trích chọn thuộc tính nhằm làm tăng hiệu quả phân lớp đối với dữ liệu đa chiều

Tóm tắt Nghiên cứu, xây dựng phương pháp trích chọn thuộc tính nhằm làm tăng hiệu quả phân lớp đối với dữ liệu đa chiều: ...c một mô hình đối với mỗi tập Db (b=1, 2, …,B) và lần lượt thu thập các kết quả dự báo có được trên mỗi tập Db; Kết quả tổng hợp cuối cùng được tính toán bằng cách trung bình hóa (regression) hoặc thông qua số phiếu bầu nhiều nhất (classification). 2.3 Random forest Tóm tắt cuả giải thuật ... hiện việc lai ghép, đột biến để tạo ra các bộ thuộc tính mới mà thực hiện việc đánh giá các bộ thuộc tính, dựa vào đó đánh giá các thuộc tính để chọn ra các thuộc tính có độ phù hợp cao. - Dùng thuật toán học để làm tiêu chí đánh giá độ thích hợp của các bộ thuộc tính. Cụ thể, phương pháp đ...n bộ dữ liệu Stomach Hình 4.7 Biểu đồ so sánh kết quả chạy RF 20 lần trên bộ dữ liệu mới và bộ dữ liệu ban đầu với số cây bằng 100,300,500,800,1000. Hình 4.8 Biểu đồ so sánh thời gian chạy trung bình của 20 lần chạy RF trên bộ dữ liệu mới và bộ dữ liệu ban đầu với số cây bằng 100,300,500,800...