基于有监督非参数集成方法的高维数据二分类
机器学习
2023-01-31 v2
摘要
用于分类的高维数据确实给机器学习算法带来了诸多困难。可使用基于 bagging 的有监督非参数随机森林算法等集成学习方法来完成泛化。本文中，我们利用随机森林解决多囊卵巢综合征数据集的高维数据二分类问题。我们完成了实现，并提供了数据的详细可视化以进行一般性推断。我们所达到的训练准确率为 95.6%，验证准确率分别为 91.74% 以上。
引用
@article{arxiv.2202.07779,
title = {Binary Classification for High Dimensional Data using Supervised Non-Parametric Ensemble Method},
author = {Nandan Kanvinde and Abhishek Gupta and Raunak Joshi and Pinky Gerela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.07779},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 6 figures. To appear in Intelligent Computing and Networking - Proceedings of IC-ICN 2022