研究背景 相关工作 随机森林模型 实验 进一步工作几乎所有成功的决策树集成都用了随机模型应用随机的主要目的是离散化模型各模型结果的集成比单个模型的预测精度要好将上面的结论推广到随机森林 边缘函数如下: 随着树的数目增加 趋向于 集成学习的文本分类过程计算集成分类器权重特征提取: 统计权重:LTC权重性能指标:宏平均F1和微平均F1进一步完善实验并
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth level基于随机森林的遥感干旱监测模型的构建沈润平 郭佳 张婧娴 李洛晞南京信息工程大学地理与遥感学院南京 210044图2 模型构建流程图地球信息科学学报201719(1)125-1
《现代图书情报技术》版权所有,欢迎下载
#
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth level基于随机森林算法的近地表气温遥感反演研究白琳 徐永明 何苗 李宁南京信息工程大学地理与遥感学院南京 210044图2 随机森林模型建立过程地球信息科学学报201719(3)39
基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类温小乐 钟奥 胡秀娟1. 福州大学环境与资源学院福州 350116 2. 福州大学遥感信息工程研究所福州 350116 3. 福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室福州 350116图2 各树种的训练样本位置地球信息科学学报201820(12):
基于随机森林的元胞自动机城市扩展模拟x02014x02014以佛山市为例陈凯 刘凯 柳林 朱远辉1. 中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心广州 510275 2. 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广州 510275图4 分类精度与树的数量之间的关系(预测变量个数为4)地理科学进展201534(8):
基于随机森林的元胞自动机城市扩展模拟x02014x02014以佛山市为例陈凯 刘凯 柳林 朱远辉1. 中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心广州 510275 2. 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广州 510275图2 基于随机森林CA模型的城市扩展模拟地理科学进展201534(8):
基于随机森林的元胞自动机城市扩展模拟x02014x02014以佛山市为例陈凯 刘凯 柳林 朱远辉1. 中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心广州 510275 2. 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广州 510275图6 佛山市城市用地模拟结果与实际情况对比图地理科学进展201534(8):
基于随机森林的元胞自动机城市扩展模拟x02014x02014以佛山市为例陈凯 刘凯 柳林 朱远辉1. 中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心广州 510275 2. 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广州 510275图5 空间变量重要性度量地理科学进展201534(8):
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报