1、“.....从内部因素来看，般从每棵决策类器又分为单分类器和多分类器。例如决策树贝叶斯都是传统单分类算法。这些传统的机器学习算法在定程度上都促进了分类学习的发展，但由于单分类器有其自身的限制，容易产生过拟合等现象。故学者们提出集成多个分类器形成组合分类器，把个学机器学习随机森林算法的应用现状论文原稿组合分类器，也是集成学习的代表性算法之。它通过算法集成多个决策树并以投票的形式输出结果，在学术界和工业界均取得了很好的评价。本文将具体介绍随机森林算法的构建过程，总结随机森林算法在性能改进性能指标方面的研究......”。

2、“.....在权重的优化方面改进较多，这类算法具有定的通用性，可以在不同的領域中使用。随机森林算法的性能指标研究随机森林分类性能受外部因素和内部因素的共同影响，从内部因素来看，般从每棵决策树的在预测和分类模型中，表中的混淆矩阵是分类中经常用到的评估分类效果的指标。其中指被模型预测为正的正样本数量指的是被模型预测为负的负样本数量指被模型预测为正的负样本数指的是被模型预测出来为负的正样本数。机器学习从随机森林个评估过程中可以看出。随机森林的构建过程中掺入了随机性......”。

3、“.....随机森林算法优化方法研究基于集成学习的随机森林算法从根源上改善了决策树容易过拟合的特性。但是该算法在算法处理不同类型数据策树不需要做剪枝处理，从而建立起棵决策树形成森林。随机森林生成过程中涉及到如下个评估过程指定值，由于在每棵决策树分裂的过程中，不是样本中全部个特征属性都参与分裂，而是从中随机抽取个变量，同时分裂过程中特征属性的选择比较，统计随机森林分类器分类的数目。雍凯利用卡方检验进行特征的相关性评估，依据评估的结果进行随机特征选择，该方法可以很好的降低随机森林泛化误差的上界......”。

4、“.....孙丽丽等人根据由聚类数据构建的多棵决策树构成策树根据个决策树组成的随机森林对待分类样本进行分类或预测，分类的结果由单颗决策树的分类结果投票决定。机器学习随机森林算法的应用现状论文原稿。针对随机森林算法构建过程的优化针对算法自身构建过程的改进主要表现在降低泛化误要从原始数据中通过抽样产生训练集。通过算法从原始数据集中抽取个样本。每个样本都会生产个决策树，且生成的决策树不需要做剪枝处理，从而建立起棵决策树形成森林。随机森林生成过程中涉及到如下个评估过程指定值......”。

5、“.....应用随机取样法在原数据集中有放回地随机抽取个样本集，组成棵决策树根据个决策树组成的随机森林对待分类样本进行分类或预测，分类的结果由单颗决策树的分类结果投票决定。产生。要构建随机森林首先要生成个规模大小为的随机森林，就需要有颗树，因此需要组训练集。故首先我们需要从原始数据中通过抽样产生训练集。通过算法从原始数据集中抽取个样本。每个样本都会生产个决策树，且生成的决策树容易过拟合的特性。但是该算法在算法处理不同类型数据集特别是不平衡数据集和算法分类精度的方面......”。

6、“.....因此国内外的学者专家们就随机森林算法的优化方面提出了很多的改进的方法，细分起来，它们可以分成以下个主要的的随机森林来进行分类器的加权集成，通过加权集成可以很好的降低数据集的复杂性，提高整体的分类效率和分类准确度。随机森林算法的构建过程随机森林算法是种集成分类模型，它的构建过程主要由个方面构成，训练集的生成决策树的构建和算法的差，减少每颗决策树之间的相关性。由于传统随机森林算法中各个决策树的之间的权重相同，故修改决策树之间权重的思想被广泛的用于随机森林的改进。，等人根据袋外数据误分率进行权重设置......”。

7、“.....不是样本中全部个特征属性都参与分裂，而是从中随机抽取个变量，同时分裂过程中特征属性的选择需满足节点不纯度最小原则。应用随机取样法在原数据集中有放回地随机抽取个样本集，组成棵面。随机森林算法的构建过程随机森林算法是种集成分类模型，它的构建过程主要由个方面构成，训练集的生成决策树的构建和算法的产生。要构建随机森林首先要生成个规模大小为的随机森林，就需要有颗树，因此需要组训练集......”。

8、“.....从随机森林个评估过程中可以看出。随机森林的构建过程中掺入了随机性，从而降低了随机森林过拟合现象的产生。随机森林算法优化方法研究基于集成学习的随机森林算法从根源上改善了树的最大树深度决策树的分类强度和决策树之间的相关性来考虑。从外部因素看，主要来自原始数据本身的分布情况，包括正负样本的分类，样本的规模等情况。评价随机森林性能的指标般有两种分类效果指标和泛化误差。机器学习随机森林算法的应用习问题分解到各个子学习器内，让其起学习。从上文的种优化方法来看......”。

9、“.....第种改进方法主要侧重于对于不平衡数据的优化研究上第种改进方法主要集中于各种组合算法的研究上，这些组合算法般都被用于个特定的问对目前随机森林已经有的理论和应用研究做个系统的总结和整理，以利于后续的算法优化研究。关键词机器学习集成学习随机森林机器学习算法主要解决的是分类和聚类的问题。分类问题是根据用户的分类数据得到预测的分类结果。根据分类器的个数，大树深度决策树的分类强度和决策树之间的相关性来考虑。从外部因素看，主要来自原始数据本身的分布情况，包括正负样本的分类，样本的规模等情况......”。