基于改进随机搜索算法的随机森林调参优化  

作　　者：刘紫亮 居翔 张永芳 黄逸翠 

机构地区：[1]南昌工程学院,江西330096

出　　处：《网络安全技术与应用》2022年第4期49-51,共3页Network Security Technology & Application

摘　　要：随机搜索法是对无约束力问题寻找最优解的一种算法。随机森林是一种集成算法,为了提高随机森林分类的准确率,需要对参数进行调参。随机森林可以通过网格搜索算法或学习曲线算法选取到合适的参数,但是训练时间过长,消耗资源过大。本文通过对随机搜索算法改进,利用改进的随机搜索算法优化随机森林调参。经过实验验证,改进的算法选取到的参数保证了随机森林分类准确率的同时,相较于通过学习曲线算法缩短了约百分之六十的调参时间。

关 键 词：随机搜索法 随机森林 参数优化 学习曲线 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]