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机译:随机森林分类器的加权混合决策树模型
Department of Computer Engineering, Maharashtra Institute of Technology, Pune, Maharashtra, India;
Centre for Development of Advanced Computing, Pune, India;
Department of Computer Engineering, Progressive Education Society's Modern College of Engineering, Pune, Maharashtra, India;
Random forest; Ensemble; Attribute split measure; Decision tree; Classification;
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机译:横断面研究:使用 Random Forest决策树分类器结合光学相干断层扫描测量是否可以改善对青光眼可疑患者视野恶化的预测?
机译:图7:具有加权准确性和F1的箱子图,用于理论与旋转仪和旋转仪系列的理论分类,使用最近的邻居(NN),决策树(DT),随机森林(RF),多层植物(MLP)和支持向量机(SVM)分类器。