随机森林地下水地表水-地下水转化地下水水质评价地下水污染预测随机森林理论是近年来快速发展的一种人工智能集成学习算法,由于其对数据系列中异常值的容忍度较高,且预测结果准确度显著高于其他常用算法,在以水文地质领域为代表的自然科学研究中的应用越来越广泛.本文在介绍随机森林算法理论和应用方法的基础上,结合国外内...
随机森林变量重要性评分及其研究进展 # 杨凯,侯艳,李康 ** 基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金(20122307110004);国家自然科学基金(81473072) 作者简介:杨凯(1989-),男,硕士研究生,主要研究方向:高维组学数据分析模型与方法 通信联系人:李康(1957-),男,教授,主要研究方向:高维组学数据分析模型与方法,临床试验...
其有多种算法且适用条件不同,其结果也可能存在较大差异,在实际应用中仍然存在很多问题.本文首先介绍随机森林的基本原理和常规VIM的计算方法,并分析了其优缺点和显著性检验方法及问题,然后介绍了VIM计算方法的改进及在实际组学数据分析中的应用.最后给出随机森林VIM在方法研究和应用中所面临的挑战和下一步的研究方向?
随机森林(random forest,RF)是一种机器学习方法,在医学,生物信息,管理学等领域广泛应用,常用于处理分类和回归问题.随机森林属于集成学习算法族,特点是在训练过程中加入了数据样本扰动和输入属性扰动,因此可以处理多种数据类型.在现有医学影像分析中,随机森林主要用于以下3个方面:医学图像的图像处理,辅助医学治疗诊断,...