【摘 要】
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为解决随机森林RF（Random Forest）算法预测精度低的问题，提出一种综合改进随机森林算法CIRF（Comprehensive Improvement of Random Forest）。改进算法的核心思想是：在原始样本数据
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为解决随机森林RF（Random Forest）算法预测精度低的问题，提出一种综合改进随机森林算法CIRF（Comprehensive Improvement of Random Forest）。改进算法的核心思想是：在原始样本数据集中进行分区采样；根据因子分析方法计算各个属性在不同类别上的因子得分；根据因子得分对特征属性进行有权重的选择，构造特征子集；根据信息增益率（GainRatio）最大准则从特征子集种选择节点分裂属性, 进行节点分裂；根据加权投票法输出最后的分类结果。改进算法可降低各决策树之间的相
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