random forest algorithm | BriefGPT

关键词random forest algorithm

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基于迭代局部搜索 - 麻雀搜索算法的用户 VR 体验预测的随机森林机器学习算法优化
通过引入麻雀搜索算法和基于迭代局部搜索优化的麻雀搜索算法改进的随机森林算法，对改进的 VR 用户体验预测方法进行了研究，提供了新的思路和方法，特别是基于迭代局部搜索 - 麻雀搜索算法的改进模型表现良好，在 VR 用户体验的预测和分类方面能更
PDFa month ago
基于随机森林实现的异常检测的 Mallows-like 准则
通过模型平均方法和聚合多个模型的新标准，该研究提出了一种新的准则，其中聚焦损失函数用于极度不平衡数据的分类，在 Random Forest 算法中取代传统的投票方法。基于各种领域的基准数据集，包括网络入侵等，我们对该方法进行了评估，结果表明
PDFa month ago
评估基于机器学习的异常检测在不同数据完整性的数据集上的表现：案例研究
网络安全在数字时代仍然是一个重要的挑战，网络流量异常检测是对抗网络威胁的关键手段之一。本研究解决了网络流量数据集中数据完整性的普遍问题，并引入了两个经过改进的数据集，通过采用 NFStream 进行了方法论检查和标记。我们通过对比原始 CI
PDF5 months ago
应用机器学习进行空气质量预测：全球视角与对低资源环境的相关性
本研究利用两个月的空气质量数据，通过提出一种新颖的机器学习方法，在全球 197 个首都的世界天气数据库中运用气象、空气污染物和空气质量指数特征，预测下一天的空气质量。通过评估多个机器学习模型，证明了随机森林算法在分类而非回归应用时可靠性预测
PDF6 months ago
可解释的人工智能在车削中工具磨损预测中的应用
该研究旨在开发一种可解释的人工智能（XAI）框架，以实现在车削过程中对工具磨损进行可理解的预测。通过使用随机森林算法作为监督式机器学习（ML）分类器，以加速度、声学、温度和主轴转速等输入特征进行二元分类训练，该分类器可用于预测切割过程后刀具
PDFa year ago
使用增强随机森林分类器检测不平衡数据中的信用卡欺诈
本论文研究了信用卡欺诈检测的难点 - 数据集不平衡的问题，采用随机森林算法和合成少数过采样技术（SMOTE）以提高欺诈检测的准确性，在信用卡交易数据集上实验，成功实现了欺诈检测的 98% 准确率。
PDFa year ago
ALeRCE 经纪人系统的警报分类：光变曲线分类器
ALeRCE 是一个基于随机森林算法的光变分类器，使用 ZTF 提供的可变性特征和 AllWISE 和 ZTF 的光度学颜色来分类多种类型的随机变量和周期性变量。该分类器能够处理 ZTF 的大量数据，为源提供实时更新的分类结果。
PDF4 years ago
随机森林的超参数与调整策略
本文研究随机森林算法的超参数设置、影响因素与重要性，提出调优建议，推荐使用基于模型的优化策略，并提供 tuneRanger R 软件包实现自动调优。经过多个数据集的测试比较，与其他调优实现和默认参数的 RF 相比，tuneRanger 在预
PDF6 years ago
AAAIROOT13: 发现上位词、共同下位词和随机词
本文介绍了 ROOT13，一种基于监督学习的分类系统，用于分类 hypernyms、co-hyponyms 和 random words，该系统依赖于随机森林算法和 13 个无监督语料库特征。该研究通过 10 倍交叉验证在三个类别中评估它，
PDF8 years ago