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  • 关于MATLAB处理大数据坐标文件2017527

    第一次提交数据:

    今天用了8个特征,加上的这一个特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的
    树的数目为50
    再次使用3000条测试数据测试结果—— 结果不错: 99%
    但是运行官网数据结果分数——降低0.5      为58.55分



    总结:总特征数目为8,树的数目远远超过特征数,以后树的数目不能多于特征的1.5倍,否则结果很难得出结论,无说服力

    第二次提交数据:

    本次使用9个特征,加上的特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的

    树的数目为12

    使用3000条测试数据测试结果—— 结果不错: 99%

    运行官网数据结果分数有所提升

    总结:总特征数目为9,树的数目12,正确率上升,事实说明 :一个没有特征的决策树会也会抽取数据训练 , 最终也会对随机森林最终结果产生影响

            那么继续观察以前的失败数据,提取新的特征

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    Object
    promise
    前端模块化、工程化
    函数
    restful && rpc
    全局、局部变量
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jjuiipg2017/p/6913648.html
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