(山西大学大数据科学与产业研究院 太原 030006) (计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原 030006) (山西大学计算机与信息技术学院 太原 030006) (jietingwang@email.sxu.edu.cn)
出版日期: 2020-08-01基金资助:国家自然科学基金项目(61672332)；山西省三晋****支持计划项目；山西省回国留学人员科研项目(2017023)Support Vector Machine with Eliminating the Random Consistency
Wang Jieting, Qian Yuhua, Li Feijiang, Liu Guoqing(Institute of Big Data Science and Industry, Shanxi University, Taiyuan 030006) (Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing (Shanxi University), Ministry of Education, Taiyuan 030006) (School of Computer and Information Technology, Shanxi University, Taiyuan 030006)
Online: 2020-08-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61672332), the Program for the San Jin Young Scholars of Shanxi, and the Overseas Returnee Research Program of Shanxi Province (2017023).摘要/Abstract
摘要： 在人类自身的学习过程中,对学习结果进行科学客观的评价与反馈是关键环节.通常,由于学习者的知识缺陷或证据不足使得学习过程存在随机性,进一步可能导致学习结果与实际情况产生随机一致性.对此结果的直接反馈将严重影响学习性能的提升.同样,机器学习是以数据为驱动、以目标为导向的学习系统.由于经验历史数据有限、不平衡、含噪音等特质导致学习结果具有随机一致性.然而,以准确度为反馈准则的机器学习系统无法辨识随机一致性,这会影响学习系统的泛化能力.首先给出随机准确度和纯准确度的定义,并且进一步分析消除随机准确度的意义及必要性.然后,基于纯准确度指标,提出消除随机一致性的支持向量机分类方法PASVM,并在KEEL数据集的10种不同领域的基准测试集上验证其有效性.实验结果表明：相比于SVM、SVMperf以及其他可用于优化纯准确度指标的学习方法,PASVM泛化性能有明显提高.
参考文献
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