【摘 要】
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随机森林是一种组合分类算法,随机森林组合分类器具有较强的数据集适应能力,无需进行繁琐的数据规范化处理,比较适合处理多类别的分类问题。在基于智能手机的出行方式识别系
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随机森林是一种组合分类算法,随机森林组合分类器具有较强的数据集适应能力,无需进行繁琐的数据规范化处理,比较适合处理多类别的分类问题。在基于智能手机的出行方式识别系统中,智能手机对源数据的预处理十分有限,而随机森林算法抗噪声能力较强,因此随机森林算法的抗噪声性能十分关键。但对于随机森林算法而言,由于决策树算法容易发生过度拟合问题,因此对于出行方式识别也存在一定的劣势。本文针对随机森林分类器进行算法对比,并从提高少数类选中概率的角度进行算法优化,能够在一定程度上保证训练集特征的全面性,对于改进随机森林算法性能
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