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随机森林是一种高效的分类算法,其模型中的投票选取机制会导致一些训练精度较低的决策树也拥有相同的投票能力,从而降低准确度,而且模型中的决策树棵数及其他参数通常难以选取.为解决此问题,在投票时将每棵决策树乘以一个与其训练精度成正比的权重,并采用粒子群算法优化随机森林模型,通过迭代优化选取模型中包含的参数.通过UCI数据库进行验证,结果显示提出的加权随机森林模型分类正确率高于一般的随机森林算法及传统的分类算法. 相似文献
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