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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
2011 /03 总第 407期
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万方数
3790 2009,30(1
第 20
万方数据
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