急性有机磷农药中毒继发肺损伤相关因素-基于随机森林和决策树模型

目的探讨急性有机磷农药中毒(AOPP)继发肺损伤相关因素,制定合理方式措施,减少肺损伤发生风险。方法选取2021年3月至2023年3月南阳市第一人民医院收治的102例AOPP患者作为研究对象,根据发病至入院12 h内肺损伤发生率分为肺损伤组和非肺损伤组,比较两组一般资料、实验室指标等,采用随机森林和决策树模型分析AOPP继发肺损伤影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析两种模型预测效能。结果102例AOPP患者肺损伤发生率为70.59%(72/105);决策树模型显示:服毒量≥40 mg/kg+急性生理与慢性健康评分(APACHEⅡ评分)≥15分的AOPP患者肺损伤发生率高;服毒量≥40 mg/kg+ChE<450 U/L+转移生长因子β1(TGF-β1)≥10 pg/mL+阿托品化时间≥90 h的AOPP患者肺损伤发生率高。随机森林模型显示,服毒量对AOPP患者继发肺损伤影响程度最高,其次是入院时ChE、入院时TGF-β1、阿托品化时间;ROC曲线显示,随机森林模型预测AOPP继发肺损伤准确度、特异度(88.24%、90.91%)高于决策树模型(67.65%、59.10%)(P<0.05)。结论基于随机森林模型的预测模型建立可准确预测AOPP继发肺损伤,其预测能力优于决策树模型,可协助医务人员进行临床决策,降低肺损伤发生风险。

基于血清炎症因子的难治性肺炎支原体肺炎随机森林预测模型构建与决策曲线分析

目的基于血清炎症因子构建难治性肺炎支原体肺炎(RMPP)的随机森林预测模型,并采用决策曲线评价预测模型。方法纳入2021年1月—2023年2月在石家庄市妇幼保健院儿科住院的990例肺炎支原体肺炎(MPP)患儿,收集所有患儿临床特征资料及血清炎症因子水平。使用R4.1.3软件的sample软件包按7∶3的比例将患儿随机分为训练集(693例)和验证集(297例);利用R4.1.3将获取的训练集数据分组为RMPP与普通肺炎支原体肺炎(GMPP)(GMPP=0,RMPP=1)。基于随机森林算法对训练集数据中的自变量进行特征重要性排序,采用可变重要性(VIMP)结合最小深度法筛选出最佳变量组合构建RMPP的随机森林预测模型,采用验证集及决策曲线评价预测模型。结果随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为白细胞介素(IL)-6、D-二聚体(DD)、乳酸脱氢酶(LDH)、IL-10,决策曲线分析显示在阈值概率为6%时对MPP患儿进行临床干预可能获益最大。结论随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为IL-6、DD、LDH、IL-10,基于上述指标构建的RMPP随机森林预测模型具有较好的预测效能。

深度森林融合模型优化高校电子图书采购策略

随着高校对电子图书采购需求的明显增加,为提升采购决策效能,文章提出了一种深度森林融合算法,即LightGBM和CatBoost融合为LHGCAT-XDF的优化模型。该模型兼具LightGBM低内存消耗、和CatBoost低时间复杂度的特点。通过实验结果显示,LHGCAT-XDF相较传统机器学习模型在综合性能上更为卓越,有效克服了传统采购模型在精准性和效率方面的限制,为高校图书馆电子图书采购提供可靠的决策支持。

基于Selenium框架+随机森林模型的农产品价格分析

农产品作为中国市场经济体制中的重要战略资源,其价格波动不仅会给消费者带来影响,还会影响生产经营活动。在大数据技术赋能农业发展的背景下,研究构建了一个基于Selenium框架+随机森林模型,用于实时采集、可视化分析以及序列预测的地方农产品大数据平台系统。将该预测系统和决策树模型、支持向量机(support vector machines,SVM)模型的预测效果进行对比分析,研究发现:该平台的数据采集实时性强,预测效果较决策树模型和SVM模型更好。

一种基于DNN及决策森林的回归模型在小样本空间中的应用

针对DNN回归模型难以应用于小样本空间的问题,将DNN的特征学习和决策树模型相结合,提出了一种融合DNN特征学习和决策森林的级联回归模型,采用一种“概率”随机森林代替单一决策树进行训练,使其可用少量样本获得较好的特征表达学习能力,并完成在小规模数据集下的图像分类任务.为了验证该模型的有效性,将此模型应用于两种不同的数据集上,并与其他几种模型算法进行了对比.实验结果表明,此回归模型在整体上优于其他模型,能够较好的完成小样本空间的目标检测及分类.

基于广义信息论的决策森林数据挖掘模型

针对模式识别中的多分类器集成,通过挖掘测试样本特征属性的相关性,结合训练集的条件独立性分析对每个样本赋予分类规则,构造分类森林(而非单个决策树)进行模型集成。整个学习过程能够自适应确定各决策树结构和数量,并充分发挥集成模型的伸缩性和扩展性。在UCI机器学习数据集上的实验结果验证了本方法的有效性。

一种模型决策森林算法

随机森林(RF)具有抗噪能力强,预测准确率高,能够处理高维数据等优点,因此在机器学习领域得到了广泛的应用。模型决策树(MDT)是一种加速的决策树算法,虽然能够提高决策树算法的训练效率,但是随着非纯伪叶结点规模的增大,模型决策树的精度也在下降。针对上述问题,提出了一种模型决策森林算法(MDF)以提高模型决策树的分类精度。MDF算法将MDT作为基分类器,利用随机森林的思想,生成多棵模型决策树。算法首先通过旋转矩阵得到不同的样本子集,然后在这些样本子集上训练出多棵不同的模型决策树,再将这些树通过投票的方式进行集成,最后根据得到的模型决策森林给出分类结果。在标准数据集上的实验结果表明,提出的模型决策森林在分类精度上明显优于模型决策树算法,并且MDF在树的数量较少时也能取到不错的精度,避免了因树的数量增加时间复杂度增高的问题。

基于粒子群优化算法随机森林模型的体外冲击波治疗泌尿系统结石疗效预测研究

目的 提出一种基于粒子群优化算法随机森林模型(PSO-RF),并用于体外冲击波治疗泌尿系统结石的疗效预测,以期为临床结石的治疗提供新的选择和思路。方法 选取2018年至2021年江苏省中医院泌尿外科确诊的原发性泌尿系统结石患者1150例为研究对象,将样本集按7:3的比例随机分为训练集(805例)和测试集(345例),使用MATLAB 2019a建立BP神经网络模型、支持向量机(SVM)模型、决策树(DT)模型及PSO-RF模型,同时将准确率、召回率、F1分数、精准率作为模型精度评判指标。结果 相比SVM模型、DT模型,PSO-RF模型的预测准确率、精确率、F1分数均提高,差异均有统计学意义(P <0.05);相比BP神经网络模型、SVM模型与DT模型,PSO-RF模型的预测召回率提高,差异有统计学意义(P <0.05);PSO-RF模型的AUC为0.74,时间复杂度相比BP神经网络模型降低,差异有统计学意义(P <0.05)。结论 PSO-RF模型可对泌尿系统结石治疗效果进行快速、合理、科学的预测,为泌尿系统结石的治疗提供参考,值得进一步研究和学习。

人工智能在森林生态补偿政策评估与优化中的应用

该文通过研究森林生态补偿政策的评估与优化,探讨人工智能技术在该领域的应用及其作用。首先,综述森林生态补偿政策评估与优化的研究现状,指出现有研究的不足之处。接着,阐述人工智能技术在森林生态补偿政策评估与优化领域的应用,如数据采集、数据分析、预测模型构建等。然后,构建一个基于人工智能的森林生态补偿政策评估与优化模型,该模型能够更准确地评估政策效果,优化政策制定过程。最后,结合实际案例,分析人工智能在森林生态补偿政策评估与优化中的应用实践,证明人工智能技术在提升政策效果、促进森林资源可持续利用方面的积极作用。

基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法

针对目前不平衡大数据分类算法分类效果较差的问题,提出基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法。首先采用SVM(Support Vector Machine)支持向量机算法对不平衡大数据进行信息过滤,然后利用反k近邻法检测并消除离群点,通过增量主成分分析法去掉不平衡大数据中协方差矩阵存在的奇异性,并依据熵值法对其展开权重解析,进而提取不平衡大数据特征信息。将CART(Classification and Regression Trees)决策树当作不平衡大数据的基分类器,进而构建随机森林决策树分类器,最后将提取的不平衡大数据特征信息输入分类器中,实现不平衡大数据分类。实验结果表明,该算法对不平衡大数据的采样效果较好,并且分类精准度、稳定性和性能都较高。

森林景观恢复土地适宜性评价

为探究县域森林景观恢复机制,确定优先恢复区域与适宜恢复措施,以秭归县为研究对象,采用物元模型与多目标灰色局势决策模型,分别从景观和立地尺度开展森林景观恢复土地适宜性评价研究。在景观尺度,构建评价指标体系,确定森林景观恢复的优先恢复地块,制定重点恢复策略;在立地尺度,构建以提升区域水源涵养功能、生物量、生产力为核心的恢复措施,以实现生态系统服务在一定时空范围内达到最优配置。结果表明,秭归县适宜森林景观恢复地块总面积18674.06 hm^(2)。在3643.74 hm^(2)适宜新造林地块中,41.74%适宜恢复为针叶林,29.93%适宜恢复为针阔混交林,24.53%适宜恢复为阔叶林,3.80%适宜恢复为灌木林。15030.32 hm^(2)地块适宜提升森林质量,根据其林地类型,提出补植补造、促进林下植被生长、被动恢复、森林经营管理、单一树种改造、栽植混交林、封山育林等具体干预措施及其组合。物元模型与多目标灰色局势决策模型定量评估,结合研究区域土地利用现状、森林资源普查数据等基础数据,可有效确定优先恢复地块和恢复策略,为县域森林景观恢复提供定量评估方法。

融合情境感知与随机森林的旅游景点推荐模型

情境是指一切可以用来描述某个对象情形和特征的信息,包括时间、位置、社会关系、自然状况以及项目特征等。旅游景点的选择受多种类型情境要素的影响,而传统的旅游景点推荐模型中未考虑或只考虑单一的情境要素,忽略了多方面情境要素对用户在选择出行目的地的综合影响。为此,文中通过归纳11种情境要素对景点推荐的影响并探讨它们影响程度的差异,提出一种融合情境感知和随机森林算法的旅游景点推荐模型,将情境要素作为随机森林中决策树分裂时要考虑的特征属性进行建模。实验结果表明:在众多情境要素中,相比于温度、季节等其他情境要素,景点自身的情境要素对旅游景点的选择影响更大,在进行推荐时,对各类情境要素按照重要性程度赋予相应的权重能够提高推荐的准确率;与逻辑回归模型相比,随机森林模型在不同数据抽样比下的预测精度更高,当训练数据集与测试数据集的比值为7∶3时精度最高。

集体林权制度改革背景下农户商品林投保决策行为研究

选取全国9个省份18个县的农户固定样本连续监测数据,利用面板Probit模型对农户商品林投保决策的影响因素进行实证分析。研究表明:林业经营风险感知、保险满意度、保费标准认可度、家庭收入水平、林地依赖等方面因素对农户商品林投保决策具有显著影响,在经过稳健性检验后结论依然成立。应加强农户风险防范意识、提高农户森林保险认知,加大商品林保险购买的扶持力度、降低农户参与商品林保险的负担,深化林权制度改革、合理调控市场价格,制定差异化的森林保险政策、促进森林保险多元化发展。

机器学习对H.pylori感染患者的特征变量及预测模型研究

目的 分析H.pylori感染患者感染的危险因素,建立H.pylori感染患者预测模型,为防治H.pylori感染提供参考。方法 选取2021年7至2022年5月在中山市中医院、中山市东凤人民医院、中山市南区医院共1 477例接受H.pylori检测者为研究对象,依据胃镜和~(14)C、~(13)C呼气试验的检测结果,将H.pylori受检人群分为感染组和无感染组,分别进行问卷调查,调查内容包括受检者基本情况、临床表征、慢性基础病、生活和饮食习惯等,共计63个变量。采用单因素及机器学习中的Logistic回归、决策树分析及添加交互项的Logistic回归对H.pylori感染进行多因素分析,并比较3个模型的ROC曲线下的面积、灵敏度、特异度,验证模型的准确性,建立H.pylori感染预测模型,将特征和危险因素建立森林图。结果 Logistic回归分析的AUC为0.7361,灵敏度为0.7615,特异度为0.6034。决策树分析的AUC为0.6528,灵敏度为0.6801,特异度为0.5773。添加交互项后的Logistic回归分析的AUC为0.7388,灵敏度为0.7588,特异度为0.6034。添加交互项的多因素Logistic回归结果显示,有胃胀,口气、口臭,在家煮食午餐,在家无而外出有使用公筷习惯,同居家人有感染,疫情后才使用公筷,居住4~10层楼,同时有胃胀及口气、口臭为模型的显著性变量。结论 胃胀,有口气、口臭,同时有胃胀及口气、口臭,在家煮食午餐,居住的楼层数,外出居家是否使用公筷,是否有使用公筷习惯,家人是否感染H.pylori是感染H.pylori的特征因素,用Logistic回归模型作为主模型进行变量筛选,添加交互后的模型,AUC有所提升,交互项的预测模型对H.pylori感染者预判能力好,运算容易,使用经济、便利,适合区域性推广。

基于模型融合的上市公司财务造假的预测

我国上市公司财务报告造假的问题一直伴随着市场的发展。针对此问题,构造了基于分类模型的上市公司财务造假的预测研究。通过数据的预处理和机器学习算法模型,以及统计学的一些方法,建立了一套完整的分析预测模型。首先按照行业分为大类,将年数据中缺失率达到50%以上的指标剔除,剩下缺失的数据选用0来填充。对于日数据提取每股指标,并按年进行均值化,将均值化后的日数据整合为年数据并且提取出特征因子,最终通过降维的思想筛选出对上市财务造假有较大影响的因子。通过确定的因子,将特征因子初步处理,并且进行标准化,通过使用三大类特征选择的方法,使系统的特定指标进一步优化,接着用主成分降维,正则化特征提取,最终用决策树分类模型、线性判别模型、梯度提升分类模型、支持向量机模型四种分类模型进行分类预测。

山区高速隧道交通事故严重程度预测及特大事故决策规则提取

为有效避免隧道段发生人员伤亡严重的交通事故,选取2013—2023年我国国内(不含港澳台)发生的交通事故数据进行统计分析,结合事故严重程度和时空分布情况筛选出14个影响因素;采用随机森林模型构建山区高速隧道段交通事故严重程度预测模型,对比分析有序Logit模型和BP神经网络模型与所构建的模型预测精度;基于规则重要性对随机森林中“特大事故”决策规则进行提取。研究结果表明:随机森林模型对于事故严重程度的预测结果较优,决策规则揭示人员伤亡严重时的影响因素组合。研究结果可为针对事故严重程度影响机理提出改进意见提供参考。

声纹鉴定中嗓音音质的声学界标初探——基于随机森林和决策树模型的研究

目的嗓音音质是声纹鉴定的重要参考特征之一。但目前鉴定实践中关于嗓音音质的类别判断尚缺乏客观数据支撑。方法基于随机森林和决策树模型,利用18个声学参数对4种嗓音音质(即正常嗓音、嘎裂嗓音、气嗓音和假嗓音)的声学界标进行探索。结果随机森林结果显示,嗓音类别的判别准确率为90.7%,基频、整字时长、谐噪比(HNR)、基频/振幅抖动、以及第一谐波和第三振幅差值(H1-A3)对于嗓音判别的贡献度较大;决策树模型结果显示,4种嗓音类别可以通过三个决策点(即HNR、基频均值和H1-A3)加以区分,嗓音判别正确率在75%以上。结论基于基频、谐噪比和谐波差值等参数可以实现较好的嗓音判别,且不同嗓音之间的声学界标对于声纹鉴定中嗓音类别判断具有较好的参考价值和可行性。

预测个人收益数据计算模型研究

个人的收益情况与未来的发展以及社会的建设都有紧密的联系。个人收益也是社会各界所关注的热门话题之一。本文根据数据计算模型对个人收益情况进行预测研究应用,将收集的数据进行数据处理、数据建模和各数据结果分析对比。所运用到数据挖掘的模型主要有KNN模型、决策树模型、随机森林模型。在三个模型的对比下,随机森林模型的预测准确率最好,最终选取随机森林模型预测个人收益是否超过50k。

带岭林业局森林生态系统经营多目标规划决策

以实现林业资源可持续发展为目的 ,建立了森林生态系统经营多目标优化模型 ,并利用该模型对黑龙江省带岭林业局 12个林场及 1个苗圃的森林资源经营进行了多目标决策。以生态效益、社会效益和经济效益作为指导性目标 ,公益林效益、多功能林效益和商品林效益作为可操作性目标 ,使森林生态系统整体效益达到最优的情况下进行多目标规划决策 ,以此调整森林资源结构 ,恢复地域性顶极群落。如果作为实现规划目标基础的森林经营演替模型、保育经营措施在带岭林业局将来能被严格地执行 ,地带性顶极群落组成的森林生态系统将会得到有效恢复 ,森林生态系统整体效益也将得到有效的优化。

补贴对林业生产及森林生态效益影响的经济学分析:一个定量分析模型

不同的林业补贴产生不同的效果:可能提高社会福利,也可能降低社会福利。出现这种差别的原因是补贴使林业生产收益流发生了变化,从而使得林业生产收益最大净现值到来的时间相对于社会最优时间提前或延后。论文建立了一个以林木吸收碳来衡量森林生态效益的林业生产收益定量模型,并通过该模型对华东某市的一项林场补贴政策进行分析。分析结果是,在没有补贴的情况下,该林场最优砍伐时间为第19年,当存在补贴的情况下,林场的最优砍伐时间提前到第11年,而随着碳价格从0增加至1000元/t,社会最优砍伐时间从第19年增加到第31年,造成的社会净损失从7750元/hm2增加到17704元/hm2。鉴于此,合理的林业补贴要能够促使私人效益与社会效益相统一。