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摘要：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于stacking集成学习的色彩空间转换方法，包括S1：用分光光度计采集对应的输入、输出色彩空间的数据制作数据集；S2：将采集的数据集划分为训练集和测试集，使用k折交叉验证将训练集划分为若干训练集子集和一个测试集；S3：根据划分好的数据集放到一级学习器中进行训练，每个模型都调整到最佳结构和参数；S4：计算不同学习器的贡献度，筛选一级学习器；S5：采用线性回归作为二级学习器，对选取的一级学习器的预测结果进行融合，获得最终的预测结果；本发明通过结合不同色彩空间转换算法的特点，获得更加准确的色彩空间转换方法。
主权项：1.一种基于stacking集成学习的色彩空间转换方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：用分光光度计采集对应的输入、输出色彩空间的数据制作数据集；S2：将采集的数据集按比例划分为训练集train1和测试集test1，使用k折交叉验证将训练集train1和测试集test1进行进一步划分，并将划分好的训练集train1和测试集test1分别放到一级学习器中进行训练；S3：根据数据特征，初步选取一级学习器，并将每个一级学习器都调整到最佳结构和参数；S4：计算不同一级学习器的贡献度，最终选取一级学习器；S5：采用线性回归作为二级学习器，对最终选取的一级学习器的预测结果进行融合，获得最终的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于stacking集成学习的色彩空间转换方法
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