1.Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测; 2.输入数据为多特征分类数据,即数据输入12个特征,输出分四类; 3.运行环境Matlab2018及以上,运行MainSSA_RF即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 4.麻雀算法优化随机森林树木棵树和森林深度,输入12个特征,分四...
RF:随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 RF善于处理高维数据,特征遗失数据,和不平衡数据 (1)训练可以并行化,速度快 (2)对高维数据集的处理能力强,它可以处理成千上万的输入变量,并确定最重要的变量,因此被认为是一个不错的降维方法。 (3)在训练集缺失数据时依旧能保持较好的精度(原因:...
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麻雀算法(SSA)优化随机森林(RF)的分类预测,多输入单输出模型。SSA-RF分类预测模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
1.本发明涉及电压暂降分类技术领域,具体的说是涉及一种基于ssa-rf算法的电压暂降分类方法。 背景技术: 2.在电能质量问题中,电压暂降是其中影响最为突出的一种,据美国电力科学研究院的调查,92%以上的电能质量事件为电压暂降,因电压暂降引起的设备停运、工厂停产、居民用电中断带来的直接及间接经济损失日趋严重,甚...
优化EMD/VMD/ICCEMD/SVM/LSSVM/ELM/BP/KELM/RF/DELM/LSTM/BILSTM/GRU/HKELM/XGboost/PNN/CNN/VMD/ICEEMDAN/组合模型CNN-SVM/CNN-LSTM/CNN-GRU/CNN-BiLSTM/LSTM-Attention/GRU-Attention/CNN-LSTM-Attention/TCN/TCN-LSTM/TCN-BILSTM/TCN-GRU/TCN-BIGRU/BITCN/BITCN-LSTM/BITCN-BILSTM/BITCN-GRU/BIT...
1.回归/时序/分类预测类:SVM、RVM、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、BP、XGBoost、TCN、BiTCN、ESN等等均可~ 2.组合预测类:CNN/TCN/BiTCN/DBN/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可(可任意搭配非常新颖...
非SS被定义为缺乏临床诊断,不符合美国、欧洲共识组分类标准和美国风湿病学会(ACR)标准。用于替代ACR标准的免疫学标准如下:(1)RF+ANA 滴度 > 1:320,(2)RF+AFA,(3)ANA > 1:320+AFA,(4)RF单独使用,以及(5)RF、ANA > 1:320...
在实验室指标的比较中,SSA+/SSB+组RF的阳性率高于SSA+/SSB-组(P=0.008),其余免疫学指标(IgG,C3,C4和ANA),血常规指标(WBC,NEUT,LY,HB和PLT),生化指标(ALT,AST,TBIL,DBIL和AFP)的变化均无统计学差异.结论 :SSA+/SSB+的pSS患者更倾向于RF阳性,除此之外,SSB+对SSA+pSS患者的临床表现和实验室特征均无...
组敏感性分别为77.1%、62.9%、25.7%、80%、51.4%;3种特异性抗体联合RF检测的敏感性高于单一抗体,而四者联合检测时敏感性达91.4%;在抗SSA或抗SSB均阴性时,抗α-fodrin联合RF的敏感性为75%.结论 抗α-fodrin与抗SSA、抗SSB、RF的联合检测可提高pSS的诊断率;抗SSA、抗SSB阴性时联合检测抗α-fodrin和R...