搜索到84篇“ 随机决策树“的相关文章
- 随机决策树被引量：27
- 2000年
- 讨论风险决策问题中决策方案的效用值与状态逗留时间之间的关系问题。引进了随机决策树的概念 ,利用半Markov过程的结构表示随机决策树。并进一步讨论了随机树的效用设定 ,给出了计算随机树效用值的递推公式。
- 杨宁赵联文郭耀煌
- 关键词：决策树经济管理
- 基于迭代自适应随机决策树的个人信用评估模型研究被引量：4
- 2018年
- 信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径.决策树模型较好的直观解释性使其成为当前个人信用评估中的常用模型,但决策树模型存在容易导致过拟合且预测精度有限的问题.通过在决策树模型算法中引入类随机森林随机有放回的抽样模式,运用机器自动循环迭代寻求最优树的建模思想,建立了自适应最优C5.0决策树个人信用评估模型.该模型具有快速收敛特征变量、较好的泛化能力和高预测精度的特点,在实证分析中对商业银行个人信用评估模型质量提升带来比较明显的改进效果.
- 兰军严广乐
- 关键词：数量经济学个人信用评估决策树迭代
- 基于改进随机决策树算法的分布式数据挖掘被引量：5
- 2017年
- 随着大数据时代带来的数据量激增问题,该研究以随机决策树算法为基础,通过分析单个树与多个树的概率估计,利用无监督局部敏感哈希函数(LSH)处理大数据敏感分类,在对分布式数据挖掘过程中,采用超平面hash减少超平面的可能空间和增加系数处理密集数据类型,结合Sim Hash间接生成随机向量,Fast Hash将整数映射到位图处理稀疏数据类型。最后,在Spark平台上运行8个小数据集和6个大数据集的模拟结果显示:改进后的算法不需要构造很多深度树,检验了改进算法运行在配置不同数量节点的集群上的可扩展性。
- 石红姣
- 关键词：分布式数据数据挖掘决策树算法哈希函数
- 基于改进的随机决策树的煤矿安全评价方法
- 2014年
- 煤矿监测数据实质是一种数据流,煤矿安全评价可以看作是数据流的分类,分类的标识为安全和不安全。在随机决策树模型的基础上,使用Hoeffding Bounds不等式与信息熵确定分割点,代替用随机选择方法确定分割点。实验结果表明该方法对数据流分类具有更好的分类精度,为煤矿安全评价提供了一种新的实用方法。
- 孙刚周华平孙克雷
- 关键词：煤矿安全评价随机决策树数据流分类
- 用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类被引量：6
- 2011年
- 高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别.该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱距离进行降维后,分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类,并与随机决策树群算法分类结果进行比较.结果表明,该算法表现最优且无需降维预处理,可广泛应用于高光谱遥感领域.
- 胥海威杨敏华韩瑞梅王振兴
- 关键词：高光谱遥感土地覆盖分类
- 改进随机决策树群算法在监督分类中的应用被引量：2
- 2010年
- 通过添加树平衡系数、设定节点不纯度和区分样本类型,对现有的随机决策树群算法进行了改进,提出了改进的随机决策树群算法。以广东省龙门县土地覆盖的ALOS遥感影像为研究对象,利用改进的随机决策树群算法对研究对象进行遥感监督分类,并将研究结果同传统的最大似然分类方法的结果进行对比,发现分类总体精度从81.46%提高至92.45%,Kappa系数达0.9091。改进的随机决策树群算法考虑了极不均衡决策树、节点不纯度和训练样本区分对随机决策过程运行效率的影响,可有效提高遥感分类效率和分类精度。
- 胥海威何宽
- 关键词：遥感影像土地覆盖分类
- 浅谈随机决策树
- 2009年
- 该文介绍了随机决策树分类模型及如何启发式选择随机决策树的深度及棵树，通过实验证明了该算法的有效性和高效性。
- 刘雪静冀俊忠
- 关键词：随机决策树
- 基于C4.5随机决策树的分析
- C4.5分类算法是一种贪心算法，在树的每个节点上，使用信息增益度量，选择具有最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性。与C4.5不同，集成分类Randomization算法(SRT)在迭代学习每个子决策树Mi过程中，随机...
- 郭华平陈猛范明
- 关键词：数据挖掘
- 基于加权多随机决策树的入侵检测模型被引量：7
- 2007年
- 传统的决策树分类方法(如ID3和C4.5)对于相对小的数据集是很有效的。但是,当这些算法用于入侵检测这样的非常大的数据时,其有效性就显得不足。采用了一种基于随机模型的决策树算法,在保证分类准确率的基础上,减少了对系统资源的占用,并设计了基于此算法的分布式入侵检测模型。最后通过对比试验表明该模型在对计算机入侵数据的分类上有着出色的表现。
- 赵晓峰叶震
- 关键词：决策树入侵检测分辨矩阵随机决策树
- 基于加权多随机决策树的入侵检测分类算法被引量：2
- 2007年
- 传统的决策树分类方法(如ID3和C4.5),对于相对小的数据集是很有效的。但是,当这些算法用于入侵检测这样的非常大的、现实世界中的数据时,其有效性就显得不足。采用了一种基于随机模型的决策树算法,在保证分类准确率的基础上,减少了对系统资源的占用,并通过对比实验表明该算法在对计算机入侵数据的分类上有着出色的表现。
- 赵晓峰叶震
- 关键词：决策树入侵检测分辨矩阵随机决策树
相关作者
- 胡学钢
- 作品数：510被引量：2,015H指数：21
- 供职机构：合肥工业大学
- 研究主题：数据挖掘 概念格 关联规则 粗糙集 属性约简
- 叶震
- 作品数：58被引量：286H指数：9
- 供职机构：合肥工业大学
- 研究主题：入侵检测 移动AGENT 数字签名 移动代理 移动AGENT迁移
- 赵晓峰
- 作品数：7被引量：48H指数：4
- 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院
- 研究主题：入侵检测 分辨矩阵 加权 决策树 随机决策树
- 李楠
- 作品数：18被引量：18H指数：3
- 供职机构：合肥工业大学
- 研究主题：车锁 随机决策树 数据挖掘 宣木瓜 抗氧化活性物质
- 李培培
- 作品数：83被引量：145H指数：7
- 供职机构：合肥工业大学
- 研究主题：标签 数据流分类 数据流 文本 概念漂移
