【摘 要】
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随机森林(Random forest)模型在2001年发表后得到广泛的关注。由于随机森林可以进行回归和判别等多种统计分析,而且不受正态性、方差齐性和自变量独立性等参数检验的前提条件
【机 构】
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中国科学院动物研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(31772479;31572287)
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随机森林(Random forest)模型在2001年发表后得到广泛的关注。由于随机森林可以进行回归和判别等多种统计分析,而且不受正态性、方差齐性和自变量独立性等参数检验的前提条件的制约,其应用日益普遍,有被看作万能模型的趋势。实际上,随机森林是一种特点鲜明的模型,应用局部优化拟合观察值,在分析有偏效应关系的数据时,其结果往往不准确。本文以蝉科(Cicadidea)物种的分布数据为例,比较了随机森林在回归分析时与多元线性回归、广义可加模型和人工神经网络模型的差别,在判别分析时与线性判别分析的差别,强调了随
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