随机森林方法研究综述

被引：734

作者：

方匡南 ^{[1
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吴见彬 ^{[1
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朱建平 ^{[1
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谢邦昌 ^{[1
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机构：

[1] 厦门大学经济学院计划统计系

[2] 厦门大学数据挖掘研究中心

来源：

统计与信息论坛 | 2011年 / 26卷 / 03期

关键词：

随机森林; 分位数回归森林; 生存回归森林; 应用;

D O I：

暂无

中图分类号：

O212.2 [抽样理论、频率分布];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

随机森林(RF)是一种统计学习理论,它是利用bootsrap重抽样方法从原始样本中抽取多个样本,对每个bootsrap样本进行决策树建模,然后组合多棵决策树的预测,通过投票得出最终预测结果。它具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有很好的容忍度,且不容易出现过拟合,在医学、生物信息、管理学等领域有着广泛的应用。为此,介绍了随机森林原理及其有关性质,讨论其最新的发展情况以及一些重要的应用领域。

引用

页码：32 / 38

页数：7

共 21 条

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