【摘 要】
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随机森林(RF)是一种统计学习理论,它是利用bootsrap重抽样方法从原始样本中抽取多个样本,对每个bootsrap样本进行决策树建模,然后组合多棵决策树的预测,通过投票得出最终预测
【机 构】
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厦门大学经济学院计划统计系,厦门大学数据挖掘研究中心
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金《基于数据挖掘的数据质量管理研究》(2010221040);国家统计局重点项目《金融风险中的统计方法》(2009LZ045)
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随机森林(RF)是一种统计学习理论,它是利用bootsrap重抽样方法从原始样本中抽取多个样本,对每个bootsrap样本进行决策树建模,然后组合多棵决策树的预测,通过投票得出最终预测结果。它具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有很好的容忍度,且不容易出现过拟合,在医学、生物信息、管理学等领域有着广泛的应用。为此,介绍了随机森林原理及其有关性质,讨论其最新的发展情况以及一些重要的应用领域。
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