Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn

ưu điểm của cây quyết định

thòi gian huấn luyện nhanh

xử lý được dữ liệu liên tục, ròi rạc

mô hình dễ diễn dịch (luật ĩf . then .)

kết quả tốt cho phân lóp, hồi quy

Khuyết điểm của cây quyết định

hàm phân hoạch: đơn biến

không hiệu quả cho vấn đề phức tạp: số chiều rất lớn (nhiễu), mất cân bằng, phi tuyến

 

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 1

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 1

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 2

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 2

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 3

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 3

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 4

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 4

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 5

Giải thuật rừng ngẫu nhiên xiên phân (RF-ODT) cho phân lớp dữ liệu có số chiều lớn trang 5

Tải về để xem đầy đủ hơn

pdf40 trang | Chia sẻ: cucnt | Lượt xem: 438 | Lượt tải: 0download

File đính kèm:

  • pdfgiai_thuat_rung_ngau_nhien_xien_phan_rf_odt_cho_phan_lop_du.pdf