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为提高随机森林模型在小样本数据下抗噪声能力,首先通过预拟合萃取全特征信息,再通过集成学习的基学习器对该信息进行分类。将PF-RF模型与传统算法进行比较研究。
集成学习思想预拟合分类算法
【摘 要】
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为提高随机森林模型在小样本数据下抗噪声能力,首先通过预拟合萃取全特征信息,再通过集成学习的基学习器对该信息进行分类。将PF-RF模型与传统算法进行比较研究。
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2021年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61972054),吉林省教育厅“十三五”科学技术研究规划项目(JJKH20200620KJ,JJKH20200622KJ),吉林省发改委产业技术研究与开发专项(2021C045-6),吉林省第四批青年科技托举人才项目(QT202001),长春工程学院校主题基金(320200052,320200053),长春工程学院博士创新团队科研启动基金
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