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An enhanced random forest with canonical partial least squares for classification

使用规范偏最小二乘法进行分类的增强型随机森林

基本信息

DOI：
10.1080/03610926.2020.1716249
发表时间：
2020-01
期刊：
COMMUNICATIONS IN STATISTICS—THEORY AND METHODS
影响因子：
--
通讯作者：
许青松
中科院分区：
其他
文献类型：
--
作者： 李传权;林尤武;许青松研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

Abstract Recently, several variants of random forest have been derived for the classification problems, among which the rotation forest is an important type to improve the model’s accuracy. In this article, we proposed a simple and effective variation of
摘要 近期，针对分类问题已经衍生出了随机森林的若干变体，其中旋转森林是提高模型准确性的一种重要类型。在本文中，我们提出了一种简单有效的变体……
参考文献（34）
被引文献（3）
Random Forests
DOI：
10.1007/978-1-4419-9326-7_5
发表时间：
2012-01-01
期刊：
ENSEMBLE MACHINE LEARNING: METHODS AND APPLICATIONS
影响因子：
0
作者：
Cutler, Adele;Cutler, D. Richard;Stevens, John R.
通讯作者：
Stevens, John R.
Generalized Linear Models
DOI：
10.1198/004017002320256422
发表时间：
2002-08
期刊：
Technometrics
影响因子：
2.5
作者：
E. Ziegel
通讯作者：
E. Ziegel
Generalized Linear Models
DOI：
10.1198/tas.2003.s212
发表时间：
2003-02
期刊：
The American Statistician
影响因子：
0
作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
通讯作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
Classification and regression trees
DOI：
10.1007/s00038-011-0315-z
发表时间：
2012-02-01
期刊：
INTERNATIONAL JOURNAL OF PUBLIC HEALTH
影响因子：
4.6
作者：
Speybroeck, N.
通讯作者：
Speybroeck, N.
Tumor classification by partial least squares using microarray gene expression data
DOI：
10.1093/bioinformatics/18.1.39
发表时间：
2002-01-01
期刊：
BIOINFORMATICS
影响因子：
5.8
作者：
Nguyen, DV;Rocke, DM
通讯作者：
Rocke, DM

数据更新时间：{{ references.updateTime }}

关联基金

近红外光谱数据的统计推断及在中草药分析中的应用
批准号：
11801105
批准年份：
2018
资助金额：
24.0
项目类别：
青年科学基金项目
许青松
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