《表1 所选用数据集的样本数和特征数》

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《基于改进花粉算法的极限学习机分类模型》

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借鉴文献[22]的实验方案和数据集使用，采用10组UCI公共数据集进行实验，其中diabetes、credit-g、kr-vs-kp样本数量规模较大，10个数据集的样本个数和特征个数如表1所示。实验中操作系统为Windows7，CPU为Intel Core i5-3230主频2.60 GHz，内存为8 GB，编程语言为Python3.6。采用5×10重交叉验证和分层抽样的方法将数据集划分成5份，每次选取1份作为测试集，其余作为训练集，循环10次，计算10次精度均值作为模型最终精度结果。算法的运行时间为算法达到最优精度所消耗的时间。