基于邻域分类AUC的属性选择方法  

作　　者：张艳芹[1] 窦慧莉[2] 

机构地区：[1]徐州工程学院经济学院,江苏徐州221008 [2]江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003

出　　处：《科技与创新》2017年第24期43-45,共3页Science and Technology & Innovation

基　　金：国家自然科学基金(61572242);江苏省高校哲学社会科学基金(2015SJD769)

摘　　要：为了提升邻域分类器的分类性能,提出了一种利用邻域AUC作为分类性能度量指标的启发式属性选择算法。首先,利用邻域分类器得到邻域AUC,然后在此基础上,借助贪心搜索策略,逐步加入使得邻域AUC尽可能大的属性,当邻域AUC不再增大时,算法终止。7个UCI数据集上的实验结果表明,使用邻域AUC属性选择算法,可以在使用较少属性个数的基础上有效提升邻域分类器的分类性能。

关 键 词：属性选择 启发式算法 邻域分类器 AUC指标 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]