數(shù)據(jù)挖掘方法是一種有效的信息抽取和發(fā)現(xiàn)方法,這種方法是把數(shù)據(jù)從醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中提取出來,然后對提取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評估,找到數(shù)據(jù)中隱藏的價值,為醫(yī)療診斷提供科學(xué)依據(jù)。對于數(shù)據(jù)挖掘算法中的隨機森林算法（Random Forest,RF）具有可以處理非線性、高維度數(shù)據(jù)集的優(yōu)點,因此在很多的領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。然而,RF算法存在著兩個問題:第一,對該算法提出的改進(jìn)方法都沒有得到理論證明從而不能用于實際應(yīng)用中;第二,對RF算法效率提升的改進(jìn)仍然有很多不足之處。根據(jù)上述存在問題本文分別做出相應(yīng)分析,提出了一種基于最優(yōu)抽樣倍數(shù)和不放回抽樣的隨機森林算法（Optimal Sampling Times and No Release Random Forest Algorithm,OSNR-RF）,對提出的優(yōu)化算法的合理性進(jìn)行實驗驗證。論文主要內(nèi)容如下:首先,介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本理論知識,說明數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘工作中必不可少的一步,并且詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理方法中的特征選擇算法。同時介紹正規(guī)化回歸模型以及該模型中的嶺回歸（Ridge Regression,RR）模型,正規(guī)化回歸模型具有預(yù)測準(zhǔn)確率高、模... 

【文章來源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

特征子集選擇流程圖

(0) 0i i ，表明ix有著非常顯著的作用，然而定的值為負(fù)而且，根據(jù)古典回歸的原理認(rèn)為ix對 y 的分析的原理認(rèn)為ix對 y 的顯著因素為“負(fù)”影響。我們可以看出1 ( k)和2 ( k)都表現(xiàn)出很不穩(wěn)定的現(xiàn)此種情況主要是因為1x和2x相關(guān)性很大，也就是說從變量選擇的角度看，我們需要對變量二選一，這號不符合常理的情況。從實際情況出發(fā)，1 和2 R 分析給出了相應(yīng)的解釋。，我們需要把所有的回歸系數(shù)都反映在一張圖上才到嶺回歸分析中去，要是呈現(xiàn)的嶺跡圖很不穩(wěn)定，估計能否在嶺回歸估計中表現(xiàn)良好。圖 3.1(e)顯此時的最小二乘估計是合理的并且是可行的。如果以通過選擇最優(yōu)的 k 值來進(jìn)行確定。

值的選擇用的嶺參數(shù)的嶺跡分析方法估計的回歸系數(shù)回歸系數(shù)的符號不合理的的嶺回歸系數(shù)具有平方和沒有發(fā)生太大的改變明如圖 3.2 可知都趨向于穩(wěn)定值蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文參數(shù) k 值選擇方法[38]。的嶺跡分析方法，選取k值的一般原則是：的回歸系數(shù)基本穩(wěn)定；符號不合理的，在用最小二乘估計時其嶺估回歸系數(shù)具有現(xiàn)實意義；平方和沒有發(fā)生太大的改變；可知，k值的選擇取0k處，由圖中我們可以都趨向于穩(wěn)定值，此時取0k k。其嶺估由圖中我們可以

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3360145