动态朴素贝叶斯网络分类器的特征子集选择-计算机应用与软件.pdf

第２９卷第２期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ２９Ｎｏ．２ ２０１２年２月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｆｅｂ．２０１２ 动态朴素贝叶斯网络分类器的特征子集选择 １，２ １，３ １ 余民杰 　王双成 　杜瑞杰 １（上海立信会计学院数学与信息学院　上海２０１６２０） ２（云南财经大学信息学院　云南昆明６５０２２１） ３（上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心　上海２０１６２０） 摘　要　　分类准确性是分类器最重要的性能指标，特征子集选择是提高分类器分类准确性的一种有效方法。现有的特征子集选 择方法主要针对静态分类器，缺少动态分类器特征子集选择方面的研究。首先给出具有连续属性的动态朴素贝叶斯网络分类器和 动态分类准确性评价标准，在此基础上建立动态朴素贝叶斯网络分类器的特征子集选择方法，并使用真实宏观经济时序数据进行实 验与分析。 关键词　　动态朴素贝叶斯网络　分类器　特征子集选择　高斯核函数 中图分类号　ＴＰ１８１　　　　文献标识码　Ａ ＦＥＡＴＵＲＥＳＵＢＳＥＴＳＥＬＥＣＴＩＯＮＦＯＲＤＹＮＡＭＩＣＮＡＩＶＥＢＡＹＥＳＩＡＮＮＥＴＷＯＲＫＣＬＡＳＳＩＦＩＥＲ １，２ １，３ １ ＹｕＭｉｎｊｉｅ 　ＷａｎｇＳｈｕａｎｇｃｈｅｎｇ 　ＤｕＲｕｉｊｉｅ １（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＳｈａｎｇｈａｉＬｉｘｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ） ２（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＹｕｎｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０２２１，Ｙｕｎｎａｎ，Ｃｈｉｎａ） ３（ＯｐｅｎＥｃｏｎｏｍｉｃａｎｄＴｒａｄｅＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＳｈａｎｇｈａｉＬｉｘｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．Ｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．Ｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｒｅｍａｉｎｌｙｆｏｒｓｔａｔｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｄｙｎａｍｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓｒａｒｅ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｎａｖｅＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｗｉｔｈｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｉｒｓｔ．Ａｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｏｆｄｙｎａｍｉｃ ｎａｖｅＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅａｃｔｕａｌｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａａｒｅｕｓｅｄｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｎｄａｎａｌｙｓｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｄｙｎａｍｉｃｎａｖｅｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ　Ｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　Ｇａｕｓｓｉａｎｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ