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集成随机森林的分类模型 被引量:20
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作者 邓生雄 雒江涛 +2 位作者 刘勇 王小平 杨军超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1621-1624,1629,共5页
与集成学习相比,针对单个分类器不能获得相对较高而稳定的准确率的问题,提出一种分类模型。该模型可集成多个随机森林,并以带阈值的多数投票法作为结合方法;模型实现主要分为建立集成分类模型、实例初步预测和结合分析三个层次。MapRed... 与集成学习相比,针对单个分类器不能获得相对较高而稳定的准确率的问题,提出一种分类模型。该模型可集成多个随机森林,并以带阈值的多数投票法作为结合方法;模型实现主要分为建立集成分类模型、实例初步预测和结合分析三个层次。MapReduce编程方式实现的分类模型以P2P流量识别为例,分别与单个随机森林和集成其他算法进行对比,实验表明提出模型能获得更好的P2P流量识别综合分类性能,该模型也为二类型分类提供了一种可行的参考方法。 展开更多
关键词 集成学习 随机森林 带阈值的多数投票法 MAPREDUCE P2P流量识别
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