文档介绍：该【随机森林算法研究及改进的中期报告】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【随机森林算法研究及改进的中期报告】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。随机森林算法研究及改进的中期报告概述:随机森林是一种机器学****算法,其基于决策树的集成方法,由于其在解决分类和回归问题方面的出色表现而受到广泛关注。本文将介绍随机森林算法的基本原理、应用场景及其存在的一些问题,并提出改进方法和实验方案。,它将多个弱学****模型(决策树)组合成一个强学****模型。算法的基本原理如下:(1)随机采样:从训练集中随机选取一部分样本进行训练,每个样本采样的概率相等。(2)随机特征选择:对于每个决策树节点,从所有的特征中随机选取一部分特征进行选取,再从其中选取最优的特征。(3)集成学****多个决策树进行分类或回归,投票或取平均数确定最终的预测结果。、准确和稳健性等特点,因此广泛应用于以下领域:(1)金融:风险评估、信用评分等。(2)医疗:疾病诊断、药物研发等。(3)生态:物种分类、生态分析等。(4)电商:用户行为预测、营销等。,但也存在以下一些缺点:(1)随机性导致模型不稳定:随机森林中采用了随机的样本和特征组合,每个训练模型都不同,在模型连续和效率上存在一定风险。(2)模型可解释性差:由于随机森林是多数投票输出结果,无法解释每一棵决策树对结果的影响。(3)过拟合:当决策树的数量很大时,随机森林可能会出现过拟合问题。,我们提出了以下改进方法:(1)引入Boosting技术:采用Boosting技术将多个决策树进行集成,提高模型的稳定性和精度。(2)构建特征重要性方法:构建特征重要性方法可以帮助我们理解每个特征对于模型结果的影响,为模型调参提供支持。(3)正则化策略:在随机森林模型中使用正则化策略,可以减少模型的泛化误差和过拟合的风险。,我们将使用Python编程语言来实现随机森林算法和改进方法,并使用UCIMachineLearningRepository提供的数据集进行实验。实验结果将包括模型训练和验证的精度、特征重要性排序和模型的稳定性分析。