作者：汪良楠; 肖迪模糊决策树集成分类混沌布谷鸟算法投票机制分类精度
摘要：模糊决策树在数据模糊化时,需要确定每个数量型属性的模糊语言项个数。另一方面,集成分类算法已成为提高模型准确率和稳定性的有效策略。提出了一种基于混沌布谷鸟（CCS）优化的FDT集成分类算法,首先用CCS算法确定数量型属性的模糊语言项个数,再通过bootstrap抽样生成FDT集成模型,最后采用OOB误差加权投票机制得到分类结果。通过4组UCI数据集验证,与其他分类算法对比,证明了该方法在分类精度上有明显的提升;同时,在处理缺失数据时,仍有较高的分类能力。
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