RỪNG NGẪU NHIÊN CẢI TIẾN CHO PHÂN LOẠI DỮ LIỆU GIEN

Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất giải thuật rừng ngẫu nhiên cải tiến cho phân lớp dữ liệu gien thường có rất ít các phần tử dữ liệu nhưng số chiều rất lớn và có nhiễu. Trong thực tế, giải thuật rừng ngẫu nhiên của Breiman thường được sử dụng cho phân lớp kiểu dữ liệu như dữ liệu gien. Tuy nhiên, do sử dụng luật bình chọn số đông ở nút lá của cây quyết định làm dự báo của rừng ngẫu nhiên bị giảm. Để cải thiện kết quả dự báo của rừng ngẫu nhiên, chúng tôi đề xuất thay thế.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
476    17    1    27-11-2024
272    22    1    27-11-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.