【摘 要】
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随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.随机森林模型是决策树的集成,并且由一随机向量决定决策树的构造.当森林中决策树的数目增大,随机森林的泛
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随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.随机森林模型是决策树的集成,并且由一随机向量决定决策树的构造.当森林中决策树的数目增大,随机森林的泛化误差将趋向一个上界.将随机森林模型应用于文本分类,在Reuter21578数据集上的实验表明,分类效果比较好,性能比较稳定,将其同C4.5,KNN,SM0,SVM 4种典型的文本分类器进行了比较,结果显示它的分类性能胜于C4.5,同KNN,SMO和SVM方法相当.
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