46、丙型肝炎病毒的识别与分类：基于Bagging分类器的研究

丙型肝炎病毒的识别与分类：基于Bagging分类器的研究

1. 多类Bagging分类器算法流程

多类Bagging分类器以决策树为基础模型，其具体步骤如下：
1. 设 (D = { (D_i, c_i) } {i = 1}^{N}) 为丙型肝炎数据集，其中 (D_i = { D {i,1}, D_{i,2}, \cdots, D_{i,m} }) 是第 (i) 个实例的属性值，(c_i) 是对应的类别标签，(m) 为特征数量。
2. 对于 (t = 0) 到 (T) 进行以下操作：
- 从训练集 (D) 中有放回地随机抽取 (n) 个样本。
- 通过信息增益计算（公式 (16.1)）和基尼指数（公式 (16.2)），沿着特征进行分裂，依次构建决策树 (DT_t(D_t))。
- 信息增益公式：
[InfoGain(F_{D_t}, f_j^{D_t}) = InfoMeasure(F_{D_t}) - \frac{F_{D_t}^L}{F_{D_t}} InfoMeasure(F_{D_t}^L) - \frac{F_{D_t}^R}{F_{D_t}} InfoMeasure(F_{D_t}^R)] (16.1)
- 基尼指数公式：
[InfoMeasure_{gini}(D_t, F_{D_t}^S) = 1 - \sum_{c_i \in c} P(c_i|D_t), S \in {L, R}] (16.2)
- 在 (16.1) 和 (16.2) 中，(f_j^{D_t} \in F_{D_t})，(F_{D_t} = { f_1^{D_t}, f_2^{D_t}, \cdots, f_m^{D_t}