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借助试验数据,从两种理论分析角度解释随机森林算法优于Bagging分类树算法的原因。将两种算法表述在两种不同的框架下,消除了这两种算法分析中的一些模糊之处。尤其在第二种分析框架下,更能清楚的看出,之所以随机森林算法优于Bagging分类树算法,是因为随机森林算法对应更小的偏差。
用于分类的随机森林和Bagging分类树比较
【摘 要】
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借助试验数据,从两种理论分析角度解释随机森林算法优于Bagging分类树算法的原因。将两种算法表述在两种不同的框架下,消除了这两种算法分析中的一些模糊之处。尤其在第二种
【机 构】
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北京师范大学社会发展与公共政策学院,中央财经大学统计学院,辅仁大学统计资讯学系暨应用统计所
【出 处】
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统计与信息论坛
【发表日期】
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2010年10期
【基金项目】
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中央财经大学“121”人才工程青年博士发展基金项目《数据挖掘中基于L1罚函数的规则化算法建模理论和应用研究》(QBJ0711);全国统计科学研究计划项目《“有指导”的电话调查技术—基于数据挖掘的理念》(2008LY049);教育部人文社会科学研究项目《预测建模中基于L1罚函数的规则化建模理论》(08JC910003);中央财经大学学科建设基金资助
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