【摘 要】
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机器学习在近几年得到了迅猛的发展,其中随机森林(Random Forest)在决策树的基础上演变出来的一种机器学习方法,利用其可以进行数据建模,分类,预测等。探索了随机森林算法在
【机 构】
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长治学院计算机系,昆士兰科技大学数学科学学院
【基金项目】
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长治学院“1331工程”协同创新中心项目[020-200624];长治学院“1331工程”重点创新团队项目[020-200610];长治学院科研课题[ZZ201904];长治学院教学改革项目[JY201504]
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机器学习在近几年得到了迅猛的发展,其中随机森林(Random Forest)在决策树的基础上演变出来的一种机器学习方法,利用其可以进行数据建模,分类,预测等。探索了随机森林算法在数据预测上的应用,基于一个泰坦尼克乘客数据集,预测泰坦尼克号乘客的命运(是否生存)。此数据集包含了将近80%乘客的信息和生存状态,包含1309个样本,每个样本包含14个属性。实验验证了随机森林算法在受试者工作特征曲线等方面表现较好,具有一定的参考性和可拓展性。
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