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uPOSC4.5:一种针对不确定数据的PU学习决策树算法

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目前绝大多数在PU学习场景下的学习算法都只能处理确定数据,然而在现实世界的许多应用中,如在传感器网络、市场分析和医学诊断等领域,数据的不确定性是普遍存在的。基于针对精确数据的PU学习算法POSC4. 5,提出了PU概率信息增益,并在此基础上提出了一种能在PU学习场景下学习不确定数据的决策树算法uPOSC4. 5(Uncertain POSC4.5)。在UCI数据集上的实验表明,uPOSC4.5具有较好的分类准确率和健壮性,且其分类性能优于aUPNB。

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来源
《第27届中国数据库学术会议》|2010年|316-324|共9页
会议地点北京
作者
张潮; 李晨; 王勇; 张阳;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
PU学习场景; 不确定数据; 决策树算法;

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