基于随机森林的用户分类方法、装置、设备及存储介质

摘要

本申请属于人工智能领域，提出了一种基于随机森林的用户分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中的训练样本包括用户特征和用户分类；根据所述训练样本集中的用户特征，对所述训练样本进行聚类，根据聚类结果确定样本子集；根据所确定的样本子集分别构建对应的分类树；根据所述分类树确定随机森林，根据所述随机森林对待分类用户进行分类。通过该推荐方法，可以有效的提高随机森林的构建效率，减少分类树的相似度问题，避免生成漏掉训练样本的样本子集，提高随机森林的分类精度，从而能够更为准确的进行用户分类，提高用户获取所需产品的效率。