随机森林专利流程图

随机森林专利流程图描述了一种用于构建和优化随机森林模型的专利方法。首先，输入数据集被分为训练集和测试集。然后，通过自助采样法从训练集中抽取多个子集，每个子集形成一个基学习器。接下来，使用这些基学习器在训练集上进行训练，并计算它们的误差率。根据误差率，选择最佳的基学习器组合。之后，将这些基学习器按照一定的比例进行投票，得到最终的随机森林模型。最后，使用测试集对模型进行评估，计算准确率和其他性能指标。整个过程旨在提高随机森林模型的准确性和泛化能力。