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...
摘要：随机森林算法已经应用于遥感影像信息提取领域，但鲜有对其应用发展的总结和归纳。本文介绍了随 机森林分类方法的基本原理，并阐述其在多源遥感数据（多光谱数据、高光谱数据、SAR 数据）信息提取以及分类 数据集筛选中的应用研究，通过说明其在分类精度验证、模型可移植性以及算法改进等方面的研究进展，对随机 森林...
森林随机基因表达分类树数据分类器 2007年中国卫生统计学术大会论文集西安随机森林在基因表达数据分析中的应用及研究进展武晓岩李康哈尔滨医科大学卫生统计学教研室随着人类基因组测序工作的完成,基因组研究的主要焦点已经转向功能研究,即需要知道这些基因是如何按照特定的组织和时间进行表达、表达量有多少,其核心是获得基因功...
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,结合国外内已有研究成果,分析其在地下水潜力评估,地表水-地下水转化,地下...
基因表达数据分析的随机森林方法及算法改进 对基因表达数据分析的一个重要任务是对样品进行判别分类,即根据已知的基因表达数据建立判别模型,对未知样本进行判别与分类,并希望用较少的基因数目获得较好的分类效果,这对临床诊断,治疗以及对功能基因的研究都有重要的意义.目前有多种基因表达数据的分类... 武晓岩,方庆伟 -...