《表5 实验结果:森林优化特征选择算法的增强与扩展》
我们在比较EFSFOA与FSFOA的同时,也加入了近年来提出的特征选择算法进行对比.其他对比算法的具体信息由表4给出,实验结果由表5给出.为了确保对比实验结果的准确性,部分数据结果均采用了文献[19]中公开发表的实验结果.表5中的粗体部分对应了该组实验中最佳分类准确率(CA)和维度缩减率(DR);10-fold、2-fold、70%~30%、50%~50%分别表示10折,2折,70%作训练集、30%作测试集以及50%作训练集、50%作测试集这4种验证方式;1-NN、3-NN、5-NN、SVM、DT分别表示1近邻、3近邻、5近邻、支持向量机、决策树这5种分类器.
图表编号 | XD00168932200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.05.01 |
作者 | 刘兆赓、李占山、王丽、王涛、于海鸿 |
绘制单位 | 吉林大学软件学院、符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)、吉林大学软件学院、吉林大学计算机科学与技术学院、符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)、长春工业大学计算机科学与工程学院、长春工业大学计算机科学与工程学院、吉林大学计算机科学与技术学院、符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |