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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于特征切分和隨機森林的異常點檢測模型

      基于特征切分和隨機森林的異常點檢測模型

      2021-05-13 | rar | 1.66 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　大數據時代，攻擊篡改、設備故障、人為造假等原因導致海量數據中潛藏著許多異常值。準確地檢測出數據中的異常點，實現數據清洗，至關重要。文中提出一種結合特征切分與多層級聯隨杌森林的異常點檢測模型（ outlier detection modebased on Feature Segmentation and Cascaded Random Forest， FS-CRE）。利用滑動窗口與隨機森林對原始特征進行細粒度切分，生成類概率向量，用于訓練多層級聯的隨杌森林;級聯層中最后一層的隨杋森林投彯決定樣本的最終類別。仿真實驗結果表明，新方法在基于多個UCⅠ數據集進行的異常分類任務中均獲得較高Fl- measure評分;級聯結構使新模型相比于經典的隨機森林算法進一步提高了泛化能力;在高維數據集上所提方法比梯度提升決策樹和ⅪGυBωost擁有更優的性能，且超參數較少，易于調優，具有更好的綜合性能。
      異常檢測 模型 大數據
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