基于随机森林的多源小样本数据快速集成方法

受多源小样本数据属性复杂性的影响,对其进行集成处理时,过拟合和欠拟合情况较为明显。为此,文章提出基于随机森林的多源小样本数据快速集成方法。考虑多源小样本数据自身的属性特征,在构建随机森林模型阶段,充分利用粒向量与多源小样本数据特征的贴合性,将其作为随机森林的基础结构,利用粒化层归一化多源小样本数据,并将输出的粒化结果作为决策层的节点。在集成阶段,根据多源小样本数据与决策层节点之间的距离,集成数据。在测试结果中,数据集成的过拟合情况占比仅为0.29%,欠拟合情况占比也仅为0.27%,具有良好的集成效果。