【摘要】：利用隨機(jī)森林法(RF)進(jìn)行分類和回歸,在過(guò)去被廣泛地研究,然而在基于順序響應(yīng)的情況下并沒有標(biāo)準(zhǔn)的方法.在隨機(jī)森林(RF)的基礎(chǔ)上通過(guò)廣泛的研究,對(duì)條件推理樹進(jìn)行探索,以探討結(jié)合順序信息是否改善預(yù)測(cè)性能或提高變量選擇的效果.本文提出的兩種置換變量的重要性預(yù)測(cè)方法 RPS-VIM和MAE-VIM經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證是優(yōu)化的方法,它替代目前存在的內(nèi)置變量重要性測(cè)量方法 ER-VIM和MSE-VIM.基于真實(shí)數(shù)據(jù)的結(jié)果表明在某些設(shè)置中,有序回歸樹中使用RPS-VIM和MAEVIM順序響應(yīng)的組合,預(yù)測(cè)的排名可以得到改善,并且預(yù)測(cè)精度優(yōu)于原始的基于分類樹的隨機(jī)森林.
[Abstract]:Random forest method (RF) is used for classification and regression, which has been widely studied in the past, but there is no standard method in the case of sequential response. On the basis of random forest (RF), the conditional reasoning tree is explored through extensive research, in order to explore whether the combination of sequential information can improve the prediction performance or improve the effect of variable selection. The importance prediction methods RPS-VIM and MAE-VIM proposed in this paper are verified by experiments as optimization methods, which replace the existing built-in variable importance measurement methods ER-VIM and MSE-VIM.. The results based on real data show that in some settings, the rank of prediction can be improved by using the combination of RPS-VIM and MAEVIM sequential response in the ordered regression tree, and the prediction accuracy is better than that of the original random forest based on classification tree.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61163010)資助 甘肅自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1308RJZA111)資助 蘭州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015-2-99)資助
【分類號(hào)】：O212

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本文編號(hào)：2473138