基于随机森林的系统性能指标贡献率评估  

作　　者：刘金灿 田星 周红彬[1] 尹波[1] 

机构地区：[1]中国电子科技集团公司第五十四研究所

出　　处：《中国新通信》2022年第6期127-130,188,共5页China New Telecommunications

摘　　要：针对系统性能评估结果,分析各类指标在本次评估中的贡献率,是系统实现有针对性优化改进的重要基础。基于随机森林算法中的变量重要性测量(Variable Importance Measure,VIM),面向指标体系与评估结果值构建随机森林模型,设计实现一种系统性能指标贡献率评估方法,完成系统性能评价中指标重要程度排序。仿真结果表明,该方法可以精准快速地选取对系统评估结果影响较大的指标,从而为系统性能的提升提供理论支撑。

关 键 词：性能评估 随机森林 变量重要性测量 指标贡献率 机器学习 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]