基于决策树准确率和相关性度量的信号随机森林分类方法、系统及装置.pdf

机器学习分类方法详细讨论_决策树和随机森林.ppt OOB估计计算1（以树为单位）：对每颗树，利用未被该树选中的训练样本点，统计该树的误分率；将所有树的误分率取平均得到随机森林的OOB误分率计算2（以样本为单位）：对每个样本，计算它作为OOB样本的树对它的分类情况（约1/3的树）；然后以简单多数投票作为该样本的分类结果；最后用误分个数占样本总数的比率作为随机森林的OOB误分率 OOB误分率是随机森林的泛化误差的一个无偏估计 OOB估计是高效的，其结果近似于需要大量计算的k折交叉验证。 随机森林的特点两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合两个随机性的引入，使得随机森林具有很好的抗噪声能力对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，

2017-12-10 约3.28千字 34页立即下载

2017-04-29 约小于1千字 60页立即下载

基于动态模糊决策树的心电信号分类方法.pptx 基于动态模糊决策树的心电信号分类方法汇报人：2024-01-18 引言动态模糊决策树理论基于动态模糊决策树的心电信号分类模型实验设计与结果分析基于动态模糊决策树的心电信号分类方法优势结论与展望contents目录引言01 心电信号分类的重要性心电信号是反映心脏功能状态的重要指标，对其进行准确分类对于心脏疾病的预防、诊断和治疗具有重要意义。传统分类方法的局限性传统的心电信号分类方法主要基于静态特征和固定阈值，难以适应动态变化的心电信号，导致分类准确率不高。动态模糊决策树的优势动态模糊决策树能够自适应地学习心电信号的时变特征和动态阈值，提高分类准确率，为心脏疾病的精准诊疗提供有力支持。研究背景与

2024-06-24 约3.34千字 26页立即下载

2025-03-24 约小于1千字 33页立即下载

19.决策树与随机森林.ppt 决策树与随机森林 邹博北京10月机器学习班 ML在线公开课第1期 2015年1月11日目标任务与主要内容复习信息熵熵、联合熵、条件熵、互信息 决策树学习算法信息增益 ID3、C4.5、CART Bagging与随机森林的思想投票机制分类算法的评价指标 ROC曲线和AUC值 决策树的实例(Weka自带测试数据) 复习：熵将离散随机变量X的概率分布为P(X=xi)，则定义熵为：若P为连续随机变量，则概率分布变成概率密度函数，求和符号变成积分符号。在不引起混淆的情况下，下面谈到的“概率分布函数”，其含义是： 1、若X为离散随机变量，

2017-05-26 约5.84千字 60页立即下载

基于加权决策树的随机森林模型优化：原理、方法与实践.docx 基于加权决策树的随机森林模型优化：原理、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义在机器学习领域，随机森林模型作为一种强大的集成学习方法，占据着重要地位。随机森林通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行整合，实现了对复杂数据模式的有效捕捉和分析。其基本原理是基于两个关键的随机过程：训练样本的随机抽取和特征集的随机抽取。在训练过程中，每棵决策树都基于不同的随机样本子集和特征子集进行构建，这使得决策树之间具有一定的独立性和多样性。在分类任务中，随机森林通过投票的方式确定最终的分类结果；在回归任务中，则采用平均或加权平均的方法得出预测值。凭借这些特性，随机森林展现出诸多显著优势。 随机森林具有出

2025-04-15 约4.08万字 32页立即下载

基于决策树分类的可拓建筑策划预测方法-《智能系统学报》.pdf 第１２卷第１期　　　　　　　　　　　　智　能　系　统　学　报　　　　　　　　　　　　　　　Ｖｏｌ．１２ №．１２０１７年２月　　　　　　　　　　　ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ　　　　　　　　　　　　　Ｆｅｂ．２０１７ＤＯＩ：１０．１１９９２／ｔｉｓ．２０１６１００１５网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ＴＰ２２１７．０２８．ｈｔｍｌ

2019-11-08 约2.92万字 7页立即下载

基于决策树的动物分类.docx PAGE9 摘要现在社会上海量的数据需要处理,因此信息技术的发展得以快速提升，数据挖掘技术的出现,有效的解决了这一需求。数据挖掘技术因此也是数据处理技术中效果较好的。通过对决策树的学习，了解到决策模型是根据数据的属性用树形结构来建立的。因此对大量数据的分类需采用决策树算法来实现，采用ID3算法和C4.5算法根据动物的特征进行分类，并在Python中实现功能测试。最后所测试结果所得的准确率高，更证明在现在这个大数据时代，决策树的分类的应用在生活中的使用可以使得工作更为方快捷。关键词：决策树；ID3；C4.5；动物分类 ABSTRACT Nowalargeamoun

2024-12-26 约2.89万字 47页立即下载

基于决策树的动物分类.pdf 摘要现在社会上海量的数据需要处理,因此信息技术的发展得以快速提升，数据挖掘技术的出现,有效的解决了这一需求。数据挖掘技术因此也是数据处理技术中效果较好的。通过对决策树的学习，了解到决策模型是根据数据的属性用树形结构来建立的。因此对大量数据的分类需采用决策树算法来实现，采用ID3算法和C4.5算法根据动物的特征进行分类，并在Python中实现功能测试。最后所测试结果所得的准确率高，更证明在现在这个大数据时代，决策树的分类的应用在生活中的使用可以使得工作更为方快捷。关键词：决策树；ID3；C4.5；动物分类 ABSTRACT Nowala

2025-04-29 约3.59万字 31页立即下载

化学物质识别与分类：化学物质分类算法_（8）.决策树与随机森林在化学物质分类中的应用.docx PAGE1 PAGE1 决策树与随机森林在化学物质分类中的应用在化学物质识别与分类的领域中，决策树和随机森林是两种非常重要的机器学习算法。它们通过对化学物质的特性进行分析，利用树形结构来构建模型，从而实现对化学物质的高效分类。本节将详细介绍决策树和随机森林的基本原理、构建方法、优缺点以及在化学物质分类中的具体应用。 决策树的基本原理 决策树是一种监督学习算法，通过构建树形结构来对数据进行分类。每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支表示一个判断结果，每个叶节点表示一种分类结果。决策树的构建过程通常包括以下步骤：选择属性：根据某种准则（如信息增益、基尼不纯度等）选择最佳属性

2025-04-27 约1.11万字 18页立即下载

基于决策树的遥感影像分类方法研究.docx PAGE 1- 基于决策树的遥感影像分类方法研究一、1.决策树遥感影像分类方法概述 (1)决策树作为一种常见的机器学习算法，在遥感影像分类领域得到了广泛的应用。其核心思想是通过一系列的规则将遥感影像数据划分为不同的类别。根据不同的决策节点和分裂准则，决策树可以分为多种类型，如ID3、C4.5和CART等。其中，ID3算法基于信息增益进行特征选择，C4.5算法在ID3的基础上引入了增益率来处理不均衡数据，而CART算法则是一种基于基尼指数的决策树分类器。在实际应用中，决策树在遥感影像分类任务中表现出较高的准确率和效率，尤其是在处理高维遥感数据时，其强大的特征选择和分类能力尤为突出。 (2)遥感

2025-02-02 约1.94千字 4页立即下载

一种基于决策树方法的遥感影像分类研究.pdf 2016 年 8 月地理空间信息 Aug.,2016 第 14 卷第 8 期 GEOSPATIAL INFORMATION Vol.14,No.8 doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2016.08.017 一种基于决策树方法的遥感影像分类研究 1 2 1

2017-06-06 约1.36万字 3页立即下载

一种基于决策树的灭火救援决策方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117407801A (43)申请公布日2024.01.16 (21)申请号202311209148.1 (22)申请日2023.09.19 (71)申请人中国消防救援学院

2024-01-13 约1.64万字 14页立即下载

2023-06-19 约1.42万字 12页立即下载

R与数据挖掘(学习决策树和随机森林的R语句).doc 数据挖掘报告乳腺癌的分析摘要此次实验的目的主要是研究分类，对乳腺癌的类型良性的还是恶性的进行分类。比较一下什么方法更好。数据共包括699个观测值，每个观测有11个变量。有缺失值。主要是运用了R和SAS两个软件进行分析的。R中用的方法都是数据挖掘中的一些典型方法。SAS中是采用了判别与聚类的方法。原始数据已经将类别分好了，对于分类研究使用不同的方法看一下哪种方法的精度更高。关键词：数据挖掘方法、判别、聚类一数据的描述： a)一共有699个观测，11个变量。 b)变量解释： id

2017-05-19 约1.27万字 17页立即下载