摘要
集成学习是多分类器学习系统。而随机森林是一个包含多个决策树的分类器,是一种基于Bagging的集成学习方法。随机森林具有预测准确率、不容易出现过拟合的特点,在很多领域都有所应用。本文主要利用随机森林算法对心脏病数据集建立了分类预测模型,实验结果表明,随机森林算法在预测性能上超过了决策树和逻辑回归分类算法,并通过绘制ROC曲线对四种模型进行了对比。
出处
《电脑知识与技术》
2020年第21期26-27,共2页
Computer Knowledge and Technology
基金
海南省教育科学规划课题:基于一种自学习分类算法的学生成绩评价研究(QJY20181071)
海南省高等学校教育教学改革研究项目(Hnjg2020-31)
海南省自然科学基金项目(2019RC182)。