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文档简介

基于随机森林算法的电力电子电路故障诊断目录随机森林算法决策树的生长投票过程基于随机森林算法的故障诊断随机森林算法

简单地说，随机森林就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林算法主要包括决策树的生长和投票过程决策树的生长生长步骤：

决策树的生长3、分类树为了达到低偏差和高差异而要充分生长，使每个节点的不纯度达到最小，不进行通常的剪枝操作。

投票过程基本思想:给定一个弱学习算法,和一个训练集;单个弱学习算法准确率不高;将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票;最后结果准确率将得到提高.投票过程随机森林采用Bagging方法生成多个决策树分类器。投票过程

算法:Fort=1,2,…,TDo

从数据集S中取样（放回选样） 训练得到模型Ht

对未知样本X分类时,每个模型Ht都得出一个分类，得票最高的即为未知样本X的分类也可通过得票的平均值用于连续值的预测

投票过程…C1

C2

CT

traintraintrain…xc1(x)c2(x)cT(x)C*

c*(x)=

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