《表2 CMAES集成学习方法对10种基学习器的集成权重》

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《基于CMAES集成学习方法的地表水质分类》

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本文首先选取逻辑回归（logistic regression，LR）、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）、支持向量机（SVM）、决策树（decision tree，DT）、完全随机树（completely-random tree，CRT）、朴素贝叶斯（naive Bayes，NB）、K-邻近算法（KNN）、随机森林（RF）、完全随机树林（completely-random tree forest，CRTF）、深度级联森林（DCF)10种模型训练出基学习器，然后采用CMAES集成学习方法将10种算法集成。所有模型参数与单独使用时保持相同。CMAES集成学习方法对10种基学习器的集成权重如表2所示。