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提出一种基于随机森林方法的异常样本（outliers）检测方法。仿真实验表明，与其他2种基于距离的异常样本检测技术相比，这种方法可以更好地提高模型的准确率，且具有较强的鲁棒性，在处理大规模数据集时还能显著地减少计算时间。
基于随机森林方法的异常样本检测方法
【摘 要】
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提出一种基于随机森林方法的异常样本（outliers）检测方法。仿真实验表明，与其他2种基于距离的异常样本检测技术相比，这种方法可以更好地提高模型的准确率，且具有较强的鲁棒性，在处
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院自动化系
【出 处】
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福建工程学院学报
【发表日期】
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2007年4期
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