[发明专利]基于随机森林的MR覆盖率影响因素判定方法

摘要

本发明公开了一种基于随机森林的MR覆盖率影响因素判定方法，包括步骤：选取若干个影响MR覆盖率的相关维度；对维度数据进行清洗，得到清洗后的相关维度；抽取维度数据作为训练样本，剩余的维度数据作为测试样本；以清洗后的相关维度作为特征，根据训练样本来训练随机森林模型；将测试样本输入随机森林模型得到输出准确率；调整随机森林模型的参数，直至当输出准确率大于设定阈值，则将该随机森林模型作为MR覆盖率影响因素判定模型；计算每个影响MR覆盖率的相关维度的影响度；根据影响度，对若干个影响MR覆盖率的相关维度进行排序；利用MR覆盖率影响因素判定模型定位MR覆盖率的影响因素，清晰劣化根因。本方法精确度高，稳定性强。

主权项

1.一种基于随机森林的MR覆盖率影响因素判定方法，其特征在于，包括以下步骤：1)选取若干个影响MR覆盖率的相关维度；2)对每个影响MR覆盖率的相关维度的维度数据进行清洗，形成相关维度数据集，并得到清洗后的相关维度；3)从相关维度数据集中抽取维度数据作为训练样本，将相关维度数据集中剩余的维度数据作为测试样本；4)以清洗后的相关维度作为特征，根据训练样本来训练随机森林模型；5)将测试样本输入随机森林模型，得到输出准确率；6)调整随机森林模型的参数，直至当输出准确率大于设定阈值，则将该输出准确率时的随机森林模型作为MR覆盖率影响因素判定模型；7)计算每个影响MR覆盖率的相关维度的影响度；8)根据计算所得的影响度，对若干个影响MR覆盖率的相关维度进行排序；9)利用MR覆盖率影响因素判定模型定位MR覆盖率的影响因素，清晰劣化根因。