wine样本数据集中是double类型的178 * 14矩阵包括了三种酒中13种不同成分的数量。文件中，每行代表一种酒的样本，共有178个样本，一共有14列，1到13列是特征，第14列是标签
2022-10-23 16:05:43
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利用随机森林评估特征重要性应用——以UCI葡萄酒为例，可扩展到故障诊断和状态评估领域 # 利用随机森林评估特征的重要性 #筛选出重要性比较高的变量
其中特征评估和变量筛选一直是故障诊断和状态评估领域的一个热门， 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法，可作为特征变量筛选的重要方法之一，其优良的特性仍然能对故障诊断和状态评估领域的研究提供巨大的帮助， 具有广阔的发展前景。
2022-10-09 18:06:58
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