《表4 三种初始模型在t3时间段的增量数据上迭代100次的准确度均值与方差》

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《面向区块链的在线联邦增量学习算法》

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为充分检验增加或减少数据源对算法的影响，将t3时间段减少1个数据源（3个数据源）进行训练，因数据源发生变化，所以需要重新计算t3时间段的初始全局模型H2，同样地使用准确度均值及方差衡量3种初始模型性能。表4是三种初始全局模型在t3时间段的增量数据上重新计算的准确度均值与方差的变化情况。从表4可以看出，随机森林的准确度均值与方差明显优于朴素贝叶斯和神经网络，而神经网络的准确度均值与方差均优于朴素贝叶斯。