拟自适应分类随机森林算法

本文给出了集成学习模型可以收敛的集成学习算法,拟自适应分类随机森林算法。拟自适应分类随机森林算法综合了Adaboost算法和随机森林算法的优势,实验数据分析表明,训练集较大时,拟自适应随机森林算法的效果会好于随机森林算法。另外,拟自适应分类随机森林算法的收敛性确保它的推广误差可以通过训练集估计,所以,对于实际数据,拟自适应分类随机森林算法不需要把数据划分为训练集和测试集,从而,可以有效的利用数据信息。