《表2 基于SVM分类器上各特征合成方法的比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《多重属性过滤深度特征合成算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

综上可知，本文提出的HJDFS算法在对特征进行融合之前多重过滤了实体中的部分属性，降低了合成后特征集合的冗余度，不仅减少了算法合成特征所需要的时间，也减少了算法合成特征集合需要的时间与模型训练时间，从而加快算法反馈效率，成倍增加模型调优的效率。实验结果同时表明，改进的算法减少了重要属性与不重要属性融合生成迷惑性特征的数量，减小了后续特征处理与数据降维的难度，从而提高了在最终分类器模型上的预测准确率。