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基于随机森林对变量选择的探讨

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随机森林(RF)被广泛用于数据分类和回归问题,随机森林算法是Leo Breiman在2001年提出的.本文主要针对变量选择的两个经典问题进行分析.第一个是找到重要变量为解释变量,第二个是更加严格地去设计一个好的预测模型.其贡献主要是基于随机森林对变量的重要性指标提供一些见解,并且使用随机森林的重要性为解释变量的排名提出一个策略,逐步提升变量引入策略.

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来源
《贵州省系统工程学会第六届学术年会》|2016年|127-135|共9页
会议地点贵阳
作者
向永靖; 何沿平; 郁钟铭;
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作者单位

贵州省系统工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP274.2;
关键词
数据处理; 变量选择; 随机森林; 引入策略;

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