文档介绍：万方数据
基于随机森林的图书馆集成信息检索方法安徽电子信息职业技术学院学报第卷艿期年第法中携带的数据提出一种基于二维权重分布的投票机制，根据投票结果进行图书馆集成信息检索。仿恼卤嗪臸———钟伟峭分耙导际跹г和际楣荩愣峭摘要：为了全面提法随机森林算法是由两种不同的算法组成，决策树为整个算法的基本组成单元，主要通过投票结果完成未知样本的划分。假设要解决回归问题，则需要输出所有决策树结果的平均值嘲。设定初始数据集丁中含有Ⅳ个样本，其中��＃海��瑇。��硎�莸氖粜曰蛘咛卣鳎�布芃个；�在属性子集�醒∪∽罴逊掷嘟诘悖�∪∈粜�分析信息熵的相关定义可知，当数据的纯度越高，则说明信息熵的取值就越大���韵赂�鲂畔㈧�的具体表达形式：丁能够被划分为�霾糠帧���耸钡男畔㈧睾托畔�信息增益率取值越大则说明分类效果越好，具体的计算式如下：其中基尼系数的取值越小则证明分类结果准确性越高，具体的计算式为：通过多个决策树组建随机森林模型，根据投票结果产生最终的分类结果，其中投票结果要少数服个测试更加倾向于向量空问模型。由于在图书馆集系数，导致整个算法的分类能力下降，从而限制整个算法的性能发挥��ＮA耸拐�鏊惴ǖ男阅艿玫�信息属于类别�母怕剩籶�，，�，⋯��同时，针对已经给定的训练样本『���帜肝狿�。，�＃��琗�一个常数，可以将模型中的分类结果转钟伟古基于随机森林的图书馆集成信息检索方法对应系统的可用性和集成性卜�。随着互联网技术以严峻的挑战，例如异构数据集成以及统一检索。相式引入到图书馆集成信息机检索中，实现检索。张实验结果表明，所提方法能够全面提升检索效率以及检索结果准确性。二、方法代表类别标签，以下给��鏊惴ǖ木咛宀僮髁�程：集中最佳分类属性，同时将属性值作为下一步进行分裂的主要判定依据，如果属性值为连续变量，则需要选取对应的分裂点。上式中，只代表图书馆集成信息类别样本占总样本数量的比例。当采用特征��凶饔煤螅���增益为：从多数。��贝叶斯多项式模型的引人分析随机森林底部决策树的构建过程可知，整成信息处理过程中组建的向量空问模型被划分为最大限度的发挥，需要在组建底层分类器的过程中加入贝叶斯理论中的分类思想，促使向量模型对于空问的依赖得到有效的降低，其中需要引入公式上式中，����硌盗费�拘畔⒅型际楣菁���代表未进行分类图书馆集成信息属于类别。的概率。换为公式��凶畲蟮睦啾穑�矗������矗���．���．．万方数据
矧声��：掣���＃�ァ�瑇。���！��������芦���兀��狪，����圜困固囫可信度¨�Ｍ騙�南于分类函数中的概率值��和�閘者均为未知的，所以为了计算分类函数的最大值⋯�，仁�代表类别�泻�惺粜詂，的训练样本总数。第��通过贝叶斯假设，图书馆集成信息向量属性�。，�海��琗�独立分布，其中联合概率的取值和各个特征��咄瓿赏臣撇馐浴���馗瓷鲜霾僮鞴�蹋�敝寥ú康幕�掷嗥�由于基分类器的数据资料是利用�������对应分类器不同类别的可信度上，其中可信度的计对公式��中的先验概率进行估计：在随机森林建立的过程中，大约有�％的数据袋外数据。针对不同的分类器，将已经标注的数据时全面提升模型的评估效果以及应用效果呻��以下给出���莸娜ㄖ匮盗饭�蹋�矗���赽������中抽取第�龌�掷嗥鞯���钡趈个基分类器完成训练之后，需要通过�