《表2 平均0-1损失实验结果》

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《强化属性依赖关系的K阶贝叶斯分类模型》

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用本文提出的算法KDBSM与上述经典算法进行比较，为了排除单次结果的偶然性，通过10折交叉验证（10-fold cross validation）获得算法性能的准确估计.表2列出了各个算法在所选取数据集上0-1损失的平均值（注:由于不同语言间的取值精度不同，各数据集结果可能存在±0.5%的误差）.其中K1DB、K2DB分别代表K=1和K=2阶的KDB算法，K1DF、K2DF分别代表K=1和K=2阶的KDF算法，K1DBSM、K2DBSM分别代表K=1和K=2阶的KDBSM算法.