基于Ⅳ屬性選擇的隨機森林模型研究.pdf

1、隨著信息技術的迅速發(fā)展，眾多應用領域如銀行金融業(yè)、電子商務、生物信息、網絡安全等產生了爆炸式的信息。不僅在數(shù)據(jù)規(guī)模上具有高維、海量的特征，在信息內容上還具有冗余多、噪音多的特點。這樣的數(shù)據(jù)給挖掘技術帶來了巨大的挑戰(zhàn)，尤其是處理數(shù)據(jù)流等問題時，模型的實時性無法保障，使得更注重訓練數(shù)據(jù)質量的分類模型訓練周期變長，精度下降。因此，如何有效的減小數(shù)據(jù)規(guī)模，提高數(shù)據(jù)質量對提高分類模型的性能有著重要意義。
　　 本文針對屬性選擇及分類問題開

2、展了以下工作的研究：
　　 (1)針對數(shù)據(jù)挖掘所面臨的挑戰(zhàn)，分析了有效縮減數(shù)據(jù)規(guī)模是重要的可行方法，并在此基礎上概述了各類經典屬性選擇方法，探討了它們的特點與不足。
　　 (2)針對已有屬性選擇方法在處理高維、海量數(shù)據(jù)時，時空性能與效果上的不足，分析了將WoE與IV指標引入屬性選擇的可行性及存在的問題，在解決這些問題的基礎上提出了基于IV指標的屬性選擇方法FS-IV，實驗表明該算法是有效的，與經典屬性選擇方法相比時空性能

3、有明顯優(yōu)勢，并具有一定的抗噪性。
　　 (3)針對屬性選擇后數(shù)據(jù)集出現(xiàn)的數(shù)據(jù)量大幅減少、優(yōu)勢屬性集中可能會導致的過擬合等問題，分析了解決手段，將FS-IV方法與隨機森林模型結合，提出了基于IV指標的隨機森林模型，實驗表明該模型與C4.5，樸素貝葉斯及經過FS-IV約簡的C4.5與樸素貝葉斯模型相比，在不損失精度的情況下，時間性能大幅提升。
　　 (4)根據(jù)高維、海量、流數(shù)據(jù)等實際問題，對FS-IV及IV-RF模型做了適應