【摘 要】
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如今,随机森林因具有降噪能力强,预测精度高,高维数据无需降维等优点,已成为集成学习中的一大经典模型。将随机森林算法应用于植物叶片的识别,数据选自于UCI Machine Learnin
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如今,随机森林因具有降噪能力强,预测精度高,高维数据无需降维等优点,已成为集成学习中的一大经典模型。将随机森林算法应用于植物叶片的识别,数据选自于UCI Machine Learning数据集中的Leaf数据。首先,简述一下决策树及随机森林算法的相关理论知识;其次,对Leaf数据进行预处理,构建随机森林对数据进行预测分析;最后,使用精确率、召回率和F1值等指标验证模型的纵向准确性,接着基于均方根误差横向对比随机森林和其他三种机器学习算法,并使用基尼指数对特征重要性排序度量,实验结果表明,随机森林在植物叶片
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