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《小型微型计算机系统》 2017年08期
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一种顺序响应的随机森林:变量预测和选择

吴辰文  梁靖涵  王伟  李长生  
【摘要】:利用随机森林法(RF)进行分类和回归,在过去被广泛地研究,然而在基于顺序响应的情况下并没有标准的方法.在随机森林(RF)的基础上通过广泛的研究,对条件推理树进行探索,以探讨结合顺序信息是否改善预测性能或提高变量选择的效果.本文提出的两种置换变量的重要性预测方法 RPS-VIM和MAE-VIM经过实验验证是优化的方法,它替代目前存在的内置变量重要性测量方法 ER-VIM和MSE-VIM.基于真实数据的结果表明在某些设置中,有序回归树中使用RPS-VIM和MAEVIM顺序响应的组合,预测的排名可以得到改善,并且预测精度优于原始的基于分类树的随机森林.

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