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文檔簡介

基于隨機森林算法的電力電子電路故障診斷目錄隨機森林算法決策樹的生長投票過程基于隨機森林算法的故障診斷隨機森林算法

簡單地說，隨機森林就是用隨機的方式建立一個森林，森林里面有很多的決策樹組成，隨機森林的每一棵決策樹之間是沒有關(guān)聯(lián)的。在得到森林之后，當有一個新的輸入樣本進入的時候，就讓森林中的每一棵決策樹分別進行一下判斷，看看這個樣本應(yīng)該屬于哪一類（對于分類算法），然后看看哪一類被選擇最多，就預測這個樣本為那一類。隨機森林算法主要包括決策樹的生長和投票過程決策樹的生長生長步驟：

決策樹的生長3、分類樹為了達到低偏差和高差異而要充分生長，使每個節(jié)點的不純度達到最小，不進行通常的剪枝操作。

投票過程基本思想:給定一個弱學習算法,和一個訓練集;單個弱學習算法準確率不高;將該學習算法使用多次,得出預測函數(shù)序列,進行投票;最后結(jié)果準確率將得到提高.投票過程隨機森林采用Bagging方法生成多個決策樹分類器。投票過程

算法:Fort=1,2,…,TDo

從數(shù)據(jù)集S中取樣（放回選樣） 訓練得到模型Ht

對未知樣本X分類時,每個模型Ht都得出一個分類，得票最高的即為未知樣本X的分類也可通過得票的平均值用于連續(xù)值的預測

投票過程…C1

C2

CT

traintraintrain…xc1(x)c2(x)cT(x)C*

c*(x)=

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