[发明专利]一种随机森林算法结合模群种群的数据变量选择方法在审

专利信息
申请号: 202010716827.8 申请日: 2020-07-23
公开(公告)号: CN111898666A 公开(公告)日: 2020-11-06
发明(设计)人: 杨雯懿;黄建华 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/00
代理公司: 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 代理人: 谭春艳
地址: 410083*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明公开了一种随机森林算法结合模群种群的数据变量选择方法,该方法包括:通过MonteCarlo采样从原始数据集中提取出每个子模型的数据集;在选择好数据集后,开始构建随机森林子模型,选择每个随机森林中包含的分类回归树数目;每个子随机森林模型将返回计算其变量的重要度;循环得到子模型的变量重要度后,取其均值作为最终的判断依据,排列变量的重要度选择最重要的变量;将准确率下降作为评估变量重要度的指标,计算每个变量的重要度;对分类模型所得结果进行评价;验证方法的有效性。
搜索关键词: 一种 随机 森林 算法 结合 种群 数据 变量 选择 方法
【主权项】:
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