《表2 各种算法材质鉴别效果和效率对比》

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《基于决策树算法的复合包装膜袋材质鉴别》

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为了验证文中所提出算法的优势，还引入了逻辑回归算法（Logistic Regression）、支持向量机算法（Support Vector Machines，SVM）、K近邻算法（K Neighbors）、神经网络算法（Multi-Layer Perceptron，MLP）和高斯朴素贝叶斯算法（Gaussian Naive Bayesian）作为比较。同时，为了使试验具有可重复性和避免单次随机划分训练-验证集与测试集产生的结果偏差，选取1～1000号随机种子进行1000次模拟材质鉴别，以1000次试验的平均准确率、平均kappa系数和平均运算时间来评估算法模型的优劣，结果见表2。