基于机器学习算法的随机序列实证分析

摘要：

该文利用机器学习算法对随机序列数据进行了实证研究.首先对比了常见机器学习算法模型在该数据上的预测性能,发现决策树算法效果较好.其次,对决策树算法模型进行了参数调优,提升了该模型的预测准确率.参数调优后的算法模型的预测效果较好.

关键词：机器学习、随机序列、实证分析、参数调优

所属期刊栏目：14

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：基于大数据的智能交通管理研究CS14ZB02

在线出版日期：2018-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-168