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基于R语言randomForest包的随机森林建模研究

     

摘要

随机森林是重要的数据挖掘模型,常用于对样本进行分类预测。本文描述了一个实验,使用R语言randomForest包对一组人口普查数据建立随机森林模型,并对模型进行观察和优化,所建立的模型可对成年人的年薪进行分类预测。实验对研究随机森林建模有积极意义,实验中涉及的建模思路与模型优化方法可借鉴应用于其他情景的数据挖掘工作。

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