计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (8): 41-43.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.08.013
李亚琼,赵春晖,潘 泉,张绍武
LI Ya-qiong,ZHAO Chun-hui,PAN Quan,ZHANG Shao-wu
摘要: 工程实际中,往往通过对比两个AdaBoost算法在相同弱分类器数量条件下的错分率来比较算法性能,这样就忽略了在弱分类器数量增加时,错分率的波动会造成对比不准确的问题。为此,分别针对分类器性能的分类准确率、收敛速度和稳定性,提出了稳态错分率、调节规模、振荡度三个量化指标,构成了一个相对完备的评价体系。实验表明,该评价体系能更全面反映AdaBoost的分类效果。