【摘 要】
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本文给出了集成学习模型可以收敛的集成学习算法,拟自适应分类随机森林算法。拟自适应分类随机森林算法综合了Adaboost算法和随机森林算法的优势,实验数据分析表明,训练集较
【机 构】
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中央财经大学统计学院; 中国人民大学统计学院; 台湾辅仁大学统计资讯学系;
【基金项目】
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中财121人才工程青年博士发展基金(QBJ0711);全国统计科学研究计划项目(2008LY049);教育部人文社会科学研究项目基金(08JC910003);中央财经大学学科建设基金资助
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本文给出了集成学习模型可以收敛的集成学习算法,拟自适应分类随机森林算法。拟自适应分类随机森林算法综合了Adaboost算法和随机森林算法的优势,实验数据分析表明,训练集较大时,拟自适应随机森林算法的效果会好于随机森林算法。另外,拟自适应分类随机森林算法的收敛性确保它的推广误差可以通过训练集估计,所以,对于实际数据,拟自适应分类随机森林算法不需要把数据划分为训练集和测试集,从而,可以有效的利用数据信息。
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