[发明专利]一种随机森林算法结合模群种群的数据变量选择方法在审
| 申请号： | 202010716827.8 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111898666A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 杨雯懿;黄建华 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 谭春艳 |
| 地址： | 410083*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 随机 森林 算法 结合 种群 数据 变量 选择 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种随机森林算法结合模群种群分析数据变量选择方法，其特征在于：通过MonteCarlo采样从原始数据集中提取出每个子模型的数据集，在选择好数据集后，开始构建随机森林子模型，选择每个随机森林中包含的分类回归树数目。
2.根据权利要求1所述数据集，其特征在于：分别采用准确率、灵敏度、特异度、精密度以及相关系数对分类模型所得结果进行评价。
3.根据权利要求2所述分类模型，其特征在于：每个子随机森林模型将返回计算其变量的重要度，循环得到子模型的变量重要度后，取其均值作为最终的判断依据，排列变量的重要度选择最重要的变量。
4.根据权利要求3所述变量选择方法，其特征在于：与其他变量选择方法进行比较来验证方法的有效性，为了保证评估的准确性，只提取出特征变量。
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