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构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。 相似文献
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信息技术的飞速发展和广泛应用使人类生活的各个方面发生了巨大的变化。电子文件被广泛地认识和应用,成为势不可挡的潮流。计算机的普遍应用、电子文件的大量产生、信息高速公路的建成,为缩小档案保存空间,快捷传递交流信息,搞好信息服务,实现信息共享,无疑将会带来极大的方便,同时也给档案工作带来了一系列的新情况新问题,尤其给军工企业各部门在日常工作中产生、传递、使用和管理绝密或较多机密级、秘密级电子文件档案工作带来挑战。 相似文献
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