{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部分”：[[2023,9,10]]，“日期-时间”：“2023-09-10T21:44:16Z”，“时间戳”：1694382256746}，“引用-计数”：4，“发布者”：“世界科学出版社私人有限公司”，“问题”：“07”，“内容-域”：[]，“交叉标记限制”：false}，短期集装箱运输”：[“国际J。帕特。认可。Artif公司。智力。“]，”published-print“：{”date-parts“：[[2014,11]]}，”abstract“：”讨论了一种基于Ru00e9nyi熵的加权朴素贝叶斯（WNB）分类器及其树扩充。WNB分类器是一种针对具有大量数据和大量特征的大规模分类问题提高效率的解决方案。到目前为止，已经研究了这种WNB分类器，目的是提高预测性能或减少特征数量。在这些研究中，香农熵加权在保持分类性能的同时，成功地减少了特征的数量。然而，不同的加权方法如何影响分类和特征选择的性能还没有完全揭示。本文使用参数化的\u03b1-R\u00e9nyi熵通过改变权重进行分析。作为第一条线索，详细分析了R\u00e9nyi熵与边际贝叶斯误差之间的关系。结果表明，WNB分类器在一端成为规则（无权重）的na\u00efve Bayes分类器（\u03b1=0.0），在另一端成为由边际Bayes误差加权的na\u 00efve Bayes分类器。此外，还讨论了WNB分类器的扩展，以合并特征之间的树结构相关性<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1142\/s0218001414600064“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2014,7,28]]，”date-time“：”2014-07-28T21:53:49Z“，”timestamp“：1406584429000}，”page“：“1460006”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：2，“title”：[“R\u00c9NYI熵与边缘BAYES误差的关系分析及其在加权NA\u00cfVE BAYES分类器中的应用北海道大学信息科学与技术研究生院，札幌060-0814，日本additional“，”affiliation“：[{”name“：”北海道大学信息科学与技术研究生院，札幌060-0814，日本“}]}]，”member“：”219“，”published-online“：{”date-parts“：[[2014,10,14]]}，”reference“：[[{“key”：“rf3”，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109\/18.272494“}，{”key“：”rf5“，”volume-title“：”《统计学习的要素》，“作者”：“Friedman J.”，“年份”：“2009”}，{“key”：“rf6”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1023\/A:1007465528199“}，”{“key”：”rf8“，”doi-assert-by“：”publisher“，”doi:“10.1016\/S0031-3203（99）00041-2”}]，“container-title”：[“国际模式识别与人工智能杂志”]，“原标题“：[]，”语言“：”en“，”链接“：[｛”URL“：”https:\/\/www.worldscience.com\/doi\/pdf\/10.1142\/S021800114600064“，”内容类型“：”未指定“，”内容版本“：”vor“，”预期应用程序“：”相似性检查“｝]，”存放“：｛”日期部分“：[[2019,8,6]]，”日期时间“：”2019-08-06T11:43:59Z“，”时间戳“：1565091839000｝，”分数“：1，”资源“：｛”primary“：{”URL“：”https:\/\/www.worldscience.com\/doi\/abs\/10.1142\/S021801414600064“}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{date-parts”：[[2014,10,14]]}，“references-count”：4，“journal-issue”：{“issue”：“07”，“published-online”：{date-parts“：[2014,10,14]]}：[[2014,11]]}}，“alternative-id”：[“10.1142\/S0218001414600064“]，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1142\/s021800141460064“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0218-0014“，”1793-6381“]，“ISSN-type”：[{“value”：“0218-0014'，”type“：”print“}，{“value”：“1793-63818”，“type”“：”electronic“}]，”subject“：[]，”published“：{”date-parts“：[[2014]10,14]]}}