基于随机森林算法的葡萄酒品质预测方法

采用机器学习中的随机森林算法对葡萄酒的化学特性与葡萄酒的品质之间的关系进行学习,并建立了有效的模型对葡萄酒品质进行预测。该方法具有预测准确率高、预测精度稳定以及葡萄酒分级详细等特点,在葡萄酒行业品质预测的应用中,能够有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。还将实验结果与已经存在的一些工作进行量化比较,特别是在成本(风险)比较中,所提供的方法明显优于已有的方法。     

基于随机森林算法的用电客户欠费风险分析

为了解决电费回收问题,采用机器学习算法,通过对电力客户历史数据进行分析和研究,选择精确度普遍较高的随机森林算法,采用用电客户的基本信息、缴费行为、用电特征等多个维度确定模型指标,构建用户欠费模型,在分析用户欠费行为的同时对客户的欠费行为进行风险评级,提高对欠费用户的识别效率,降低电费回收的风险,通过该方法可以有效预测用...     

基于随机森林的血糖变异预测ICU监护时长研究

为预测ICU患者重症监护时长并研究血糖变异对时长的影响,分别构建K最近邻、决策树、支持向量机以及随机森林4种模型,使用重症患者的血糖变异情况和基本病例信息构成实验数据集进行训练,预测患者能否在72h内转出ICU病房.训练后的4种模型在判断患者重症监护时长的准确率分别为63.94％、78.77％、81.07％和84.14...     

基于随机森林的偷漏税行为自动识别

企业偷漏税手段呈多样化、专业化、普遍化、隐蔽化趋势。为更好地识别企业是否存在偷漏税行为,基于Python语言,在Anaconda集成开发环境下通过机器学习的Scikit-Learn包构建随机森林模型,通过交叉验证算法选择最优模型。对汽车销售行业纳税人是否存在偷漏税行为进行自动识别。结果表明,基于随机森林模型的偷漏税行为自动识别相对于其它常见的分类模型（k-近邻算法、逻辑回归模型、决策树模型和Adaboost算法）,具有较高的准确率,分类性能更好,可以满足偷漏税行为的自动识别需求。     

基于增量学习算法的混合课程学生成绩预测模型研究

基于在线学习行为预测学生成绩可以辅助教师动态掌握学情,制定差异化的教学策略,然而在混合课程中仅仅依据在线数据对学生成绩迸行预测难度很大,尚处于探索中.文章选取某高校2018秋季学期和2020春季学期的"高活跃型混合课程"学生在线行为数据,采用增量学习的随机森林算法构建学生成绩预测模型,研究发现:(1)增量学习随机森林算法在混合课程样本最多的数据集中,获得预测结果准确率最高(75.1％);(2)相较于批量学习随机森林算法,增量学习算法在数据样本量较多的数据集中预测结果准确率更高;(3)当样本数量达到一定规模后,预测结果准确率波动减小、稳定性增强.本研究采用增量学习随机森林算法预测混合课程中的学生成绩,不仅取得了较好的预测准确率,而且解决了新增数据后模型的稳定性问题,将有助于模型的迭代优化,提高模型的通用性,以及可持续追踪学生在不同学期的学习行为特征.     

基于随机森林算法的智能电表故障诊断及寿命预测模型设计

为及时发现并处理智能电表故障,延长其使用寿命,依据某地级市用电大数据进行数据挖掘和分析,基于随机森林（Random Forest,RF）算法建立智能电表故障诊断及寿命预测模型,并与其他模型进行实验比较。结果表明,构建的预测模型能实现智能电表的故障诊断与使用寿命预测,且有效性和准确性优于其他模型,具有工程应用价值。     

基于改进随机森林集成模型的疾病风险预测

针对疾病样本数据集不均衡以及传统模型预测精度低等问题,提出一种混合随机森林与人工神经网络(ANN)的集成预测模型。采用少数样本合成过采样技术(SMOTE)构建平衡训练数据集;结合随机森林特征选择优势和ANN的预测能力,通过集成方法构建混合随机森林与ANN的集成预测模型SMOTE-HRF-ANN以对畜禽疾病风险进行预警预测;将多种预测模型进行对比实验。实验结果表明,该模型能有效提高疾病预测的精准度与召回率,在少数类样本中的精确率和F1-score值分别达到96%和85%。     

非线性随机扰动的粒子群优化算法

在惯性权重非线性递减策略的基础上,引入小阻尼振荡函数,提出一种新的非线性递减随机扰动的粒子群算法,通过2个基准测试函数对算法性能和收敛性进行了分析.实验仿真表明：相对于标准粒子群算法,新策略加快了收敛速度,在一定程度上避免了粒子群优化算法的早熟收敛问题.     

基于集成学习算法的工业产品质量预测

现代数字化工业生产中,制造、组装和测试过程会产生大量数据,这些数据中隐藏着决定产品质量的信息和知识。使用传统抽检手段发现质量问题后再加以修改往往为时已晚。数据挖掘中用生产参数预测产品质量,可以预先获取产品质量信息,据此进行调整以提高产品质量。采用CRISP-DM流程,使用集成学习算法（随机森林、XGBoost）,利用回归与分类模型进行数据挖掘,经参数调节获得精确的优化模型,在生产中运用该模型有助于提升产品质量。     

随机权重复合模型PSO算法

在分析了标准微粒群(PSO)算法速度运动方程的基础上,提出了一种具有随机权重的复合模型PSO算法,采用测试函数进行仿真。实验结果表明,该算法能有效地提高收敛速度和全局搜索能力。     

基于随机森林模型的电动汽车目标客户销售策略研究

为科学制定销售策略,提高电动汽车销售成功率,以2021年华数杯C题为例,针对电动汽车销售体验数据,采用箱型图检测筛选异常值并用相应均值进行替换,采用随机森林回归模型填补缺失值。在此基础上,以目标客户满意程度与客户特征为模型输入,以目标客户是否购车作为模型输出,建立随机森林模型,得到各影响因素的重要程度,并对潜在客户的购车意愿进行预测,准确度达97%。最后,通过变步长网格法对潜在客户满意度提升量进行调整,在潜在客户购买的前提下,优化选取出服务难度最小的销售策略。     

基于mBagging的随机森林

随机森林是采用Bagging组合方法集成的决策树集合,在数据分类、预测领域应用广泛.Bagging组合方法在机器学习中具有代表性,但对于实际的大数据挖掘仍存在一些不足.mBagging是基于Bagging组合方法的一种改进,具有更高的统计功效、更低的假阳率以及更快的运算速度.采用全基因组SNP仿真数据集的实验表明,基于mBagging的随机森林运算速度明显快于传统的随机森林,且在保证OOB袋外错误率不劣化的前提下,判断风险SNP的准确率得到了提高.     

基于随机森林算法的对外汉语文本可读性评估

可读性指文本易于阅读的程度或性质,评估对外汉语文本可读性在对外汉语教学中十分重要。文章针对对外汉语文本可读性难以人工评估的问题,提出了一种基于随机森林算法的对外汉语文本可读性自动评估方法。该方法从基础特征、词性特征、等级特征和语法特征这四个维度提取特征,进行特征选择后在训练集上利用随机森林算法训练分类器,并在测试集上证实了该方法的有效性。     

基于随机选择算法实现干部在线学习平台负载平衡

干部在线学习平台课程集中点播量大,对服务器性能及网络带宽要求高,需要架设多台流媒体服务器来处理点播服务。采用随机选择算法可以在分配效果、系统损耗、响应速度等方面有较好的平衡,能够实现干部在线学习平台各流媒体服务器之间的负载平衡。     

随机森林算法在交通状态判别中的应用

随机森林算法随机选择多个决策树构成森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,在运算量没有显著增加的前提下提高了预测精度,是一种目前比较流行的组合分类器算法。随机森林算法不仅可以用来做分类,也可用来做回归预测,是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法。该文将随机森林分类算法用于交通状态判别,利用实测数据进行模型训练和验证,并用袋外数据计算判别正确率,实验结果表明该方法具有可行性,为交通状态判别提供了一种新思路。     

中药寒热药性分类的随机森林模型研究

通过随机森林算法获取变量的重要性并进行排序,确定模型参数,建立分类预测模型。实验表明,依据随机森林算法建立的模型,具有很好的分类及预测能力。     

基于随机森林和神经网络模型的大学生精神内耗调查研究

精神内耗是指个体在心理方面损耗导致的一种状态,精神内耗现象值得充分重视。通过构建随机森林模型显示对事物的完美追求是促使大学生内耗心理的决定性因素。在此基础上,建立神经网络模型对引发精神内耗现象成因进行预测,进而对于减少精神内耗现象提出针对性建议。通过研究得到结论：第一,大学生们对完美追求的执着,往往会给自己造成心理压力,久而久之就形成了内耗加重的心理状况;第二,不同线城市的学校和不同专业的大学生群体中不同性格人群产生精神内耗的情况较多;第三,学校所在地、大学生所就读专业以及专业成绩排名是大学生产生精神内耗重要影响因素。最后提出缓解大学生精神内耗的建议。     

基于随机森林的数学试题难易度分类研究

为了实现教育领域的“个性化”,无论是自由组卷的个性化,还是试题推荐的个性化,都首先需要确定试题难易度。研究目标为寻找新的方法解决基于试题难易度的分类问题,提高分类准确率。以高中数学为例,采用2018年多套高考数学试题作为实验数据,对原始数据各个特征进行相关性分析,剔除影响较小的特征,再采用随机森林算法探索试题难易度分类问题,对参数进行改进优化,并与其它分类方法进行对比。实验结果证明,采用随机森林的高中数学试题分类准确率高达90%,而其它3种分类算法准确率分别为72%、74%、74%。因此得出结论,随机森林算法在高中数学试题难易度分类上有较好表现,能够大幅提高分类准确率。     

随机森林预测与纳什均衡策略的高职英语教学模式研究

教学模式的构建,将对教师的教学理念和学生的发展产生至关重要的影响。但就目前来看,现有高职英语教学模式无法较好的解决教学过程中出现的异常问题。基于这种认识,本文对高职英语教学教学过程异常问题的随机森林预测方法和纳什均衡策略展开了研究,并提出了高职英语教学实体对象属性建模方法,从而完成了能够优化现有高职英语教学环境的教学模式的构建。