拟适应再加权分类随机森林

摘要：

综合Adaboost算法的自适应再加权和随机森林算法的未修剪随机变量划分树基模型,文章提出了用于自适应随机森林算法.通过实验数据发现,在训练集较大、贝叶斯误差较小时,模拟自适应再加权会起作用,从而,拟自适应随机森林算法会优于随机森林算法.

关键词：模拟自适应再加权、随机森林、务实研究

所属期刊栏目：25

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：全国统计科学研究计划项目"'有指导'的电话调查技术--基于数据挖掘理念"2008LY049;教育部人文社会科学研究基金项目"预测建模中基于*5*4罚函数的规则化建模理论"08JC910003

在线出版日期：2010-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：13-16