许多研究表明,组合分类器比单一分类器的分类效果好,随机森林(Random forest)就是一种利用多个分类树对数据进行判别与分类的方法,它可以应用于变量个数远大于样本个数的数据,并且不会产生过拟合现象,在对数据...
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...首先说明它的工作原理以及构建方法．然后详 细地介绍了三个著名的集成学习模型，装袋法（Bagging）：随机森林法（Random Forest）；r阳助推法（Boosting），本章中的算法是本文的重点。
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...素,确定了5个基本变量,即开采厚度、煤层倾角、开采深度、工作面斜长、岩性影响系数;然后详细分析了随机森林算法（Random forest,RF）的基本原理及基本实现流程;最后构建了一种计算tanβ的随机森林回归模型,用于训练和测试该回归模型的样本数据来源于国内部分主...
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Random forest algorithm 随机森林算法
Random Forest Regression 随机森林回归模型 ; 随机森林回归
Random Forest Classifier 随机森林分类 ; 随机森林分类器
RF - Random Forest 随机森林
Random Forest model 随机森林模型
Random Forest Regressor 随机森林回归
The spatial information is derived by mathematical morphology and principal components of the hyperspectral data set, generating a set of different morphological profiles. The whole data set is classified by the Random Forest algorithm.
整个数据集采用随机森林算法分类。
参考来源 - 城市高光谱数据的频谱空间分类方法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
Random forest package in R shows error during prediction() if there are new factor levels present in test data. Is there any way to avoid this error?
随机森林包R显示在预测误差（）如果有新因素水平出现在测试数据。有什么方法可以避免这个错误?。
Together they form a seemingly random composition of the facade cladding that mimics the rhythm of trunk verticals in the nearby forest.
它们一起组成看似随意的立面包层，与附近树林中的垂直树干一起奏响和谐的乐章。
In spatial distribution, oak plaque landscape tend to random distribution, but other types of forest landscape tends to reunite distribution, and concentrated distribution is localized.
在空间分布上，除栎类景观斑块趋于随机分布外，其余森林景观类型更趋于团聚分布，并在局部范围内形成集中分布区。
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