【摘 要】
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受特征重要性不平衡的影响,随机森林可能随机抽取到弱特征子集,从而生成"弱决策树",进而导致模型的收敛速度降低、模型的性能下降。鉴于此,提出融合因子分析的随机森林模型,
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61562045,No.61762051）;江西省卫计委资助项目（No.2017A282）;江西省科技厅重点研发计划（No.20171ACE50021）;江西省教育厅科技计划项目（No.GJJ170747）
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受特征重要性不平衡的影响,随机森林可能随机抽取到弱特征子集,从而生成"弱决策树",进而导致模型的收敛速度降低、模型的性能下降。鉴于此,提出融合因子分析的随机森林模型,主要创新在于采用因子分析法构建特征组,再按特征个数比随机抽取特征形成每个分裂节点的候选子集。以模型的分类预测、回归拟合、特征重要性分析的准确率和运行时间为评价指标,选取了9组UCI数据综合考察模型的整体性能,并与决策树、随机森林对比实验。结果表明:融合因子分析的随机森林模型基本消除了准确率低的决策树产生,提高了模型的准确率
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