【摘 要】
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摘要：随着互联网的普及，人们利用网络自由地发表言论。面对海量增长的网络评论，有效、准确地对其分类具有重要的实际意义。在随机森林基于决策树进行分类的基础上，在分类、迭代、投票过程中引进误差函数。误差函数在全局判断过程中的作用是增加单个决策树在分类过程中的受重视度，提升整个随机森林模型的准确性，有效降低误差。 关键词：随机森林;决策树;误差函数;全局判断 中图分类号：TP311 文献标识码：A
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摘要：随着互联网的普及，人们利用网络自由地发表言论。面对海量增长的网络评论，有效、准确地对其分类具有重要的实际意义。在随机森林基于决策树进行分类的基础上，在分类、迭代、投票过程中引进误差函数。误差函数在全局判断过程中的作用是增加单个决策树在分类过程中的受重视度，提升整个随机森林模型的准确性，有效降低误差。
关键词：随机森林;决策树;误差函数;全局判断
中图分类号：TP311
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