基于随机森林方法的异常样本检测方法
Outlier detection based on random forest作者机构：厦门大学信息科学与技术学院自动化系福建厦门361005
出 版 物：《福建工程学院学报》 (Journal of Fujian University of Technology)
年 卷 期：2007年第5卷第4期
页 面：392-396页
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理]
摘 要：提出一种基于随机森林方法的异常样本(outliers)检测方法。仿真实验表明,与其他2种基于距离的异常样本检测技术相比,这种方法可以更好地提高模型的准确率,且具有较强的鲁棒性,在处理大规模数据集时还能显著地减少计算时间。
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