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摘要:
随着互联网的普及,人们利用网络自由地发表言论。面对海量增长的网络评论,有效、准确地对其分类具有重要的实际意义。在随机森林基于决策树进行分类的基础上,在分类、迭代、投票过程中引进误差函数。误差函数在全局判断过程中的作用是增加单个决策树在分类过程中的受重视度,提升整个随机森林模型的准确性,有效降低误差。
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调制信号识别
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 V-随机森林算法在微博无效评论识别中的应用
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 随机森林 决策树 误差函数 全局判断
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-25
页数 3页 分类号 TP311
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘同娟 37 140 6.0 11.0
2 姜珊 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
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2006(1)
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2009(1)
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2013(1)
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2014(1)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
随机森林
决策树
误差函数
全局判断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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