加权随机森林算法研究
随机森林可以产生高准确度的分类器，被广泛用于解决模式识别问题。然而，随机森林赋予每个决策树相同的权重，这在一定程度上降低了整个分类器的性能。为了解决这个问题，本文提出一种加权随机森林算法。该算法引入二次训练过程，提高分类正确率高的决策树投票权重，降低分类错误率高的决策树投票权重，从而提高整个分类器的分类能力。通过在不同数据集上的分类测试实验，证明了本文算法相比于传统的随机森林算法具有更强的分类性能。
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