开放存取统计基金会公布 主编:Bettina Gr·U,Torsten Hothorn,Edzer Pebesma,阿希姆·ZeeliS.IsS1548-7660;COND JSSOBK
作者 Christoph M·苏塞尔、Ludwig Lausser、Markus Maucher、Hans A. Kestler
头衔 分类器的多目标参数选择
摘要 将分类器的自由参数设置为不同的值会对其性能产生深远的影响。对于某些方法,已经开发了专门的调谐算法。这些方法主要根据一个标准来调整参数,例如交叉验证错误。然而,有时需要获得优化多个并发的冲突参数的参数值。TunePareto包提供了一个通用的和高度可定制的框架,以根据多个目标选择分类器的最佳参数。提供了几种采样和优化参数的策略。该算法确定了一组帕累托最优参数配置,并最终决定研究对象的目标权重。决策支持是由新的可视化技术提供的。

页面视图:4093。已提交2010-08-17。出版:2012-01-30。
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补充
TunePARToto2.2.2。葛兰素R源程序包 下载(下载:564;
V46I05 .R:R示例代码 下载(下载:682;10KB)
帕金森氏症数据CSV格式的示例数据 下载(下载:634;

多伊: 101863/JSS.V046I05

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