GASEN(基于遗传算法的选择性集成学习算法) 遗传算法选择 随机生成若干权向量，权向 随机生成一个权向量群体 量的每个分量对应了一个个 体学习器，这些权向量被遗 传算法进化，得到一个最优 W11 W12 。。。。。 Win 权向量，它表示了各个体学 习器在构成集成时的“重要 1W21 1W22 W2n 性”，据此进行个体的选择 …4…。4… 。。…… ·◆·。。 ”444”4 利用遗 Wml Wm2 Wmn 传算法 为了证明选择性集 进化 假设 成学习的可操作性， w<1/n 我们提出了GASEN W2 Wn 算法 第象象非非草 。 分类：有排除的投票 回归：有排除的平均 [Z.-H.Zhou et al.,AIJ02… ... w1 w2 … ... wn 利用遗 传算法 进化 … ... 遗传算法选择 随机生成若干权向量，权向 量的每个分量对应了一个个 体学习器，这些权向量被遗 传算法进化，得到一个最优 权向量，它表示了各个体学 习器在构成集成时的“重要 性”，据此进行个体的选择 假设 w2 < 1/n • 分类：有排除的投票 • 回归：有排除的平均 为了证明选择性集 成学习的可操作性， 我们提出了GASEN 算法 w11 w12 … ... w1n w21 w22 … ... w2n wm1 wm2 … ... wmn 随机生成一个权向量群体 … ... … ... … ... … ... [Z.-H. Zhou et al., AIJ02] GASEN（基于遗传算法的选择性集成学习算法）