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随机森林算法的原理及其在临床研究中的应用
被引量:
5
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摘要
数据获取的难度下降及临床研究数据维度的上升给建立预测模型带来困难,主要体现在预测模型变量的筛选和计算量两个方面,随机森林模型通过投票决策的方式很好地解决了上面的问题。随机森林是用随机抽样的方法建立一个森林,森林里包含很多决策树,并且每棵树之间是独立的,通过各树之间投票决定一个样本最终分类的过程。
作者
张华
陶立元
赵一鸣
机构地区
北京大学第三医院临床流行病学研究中心
出处
《中华儿科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期798-798,共1页
Chinese Journal of Pediatrics
关键词
随机森林算法
决策树
随机森林模型
数据维度
随机抽样
数据获取
投票决定
预测模型
分类号
R-05 [医药卫生]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
引文网络
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