《表1 1 决策树和随机森林的决定性影响因素(Feature Importance)比较》

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《基于机器学习的网络评论信息有用性预测模型研究》

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由于随机森林（RandF）的模型预测效果较好，对机器学习的算法参数进行适当地调整，以期获得更好的模型预测效果。分别对随机森林（RandF）采取穷举搜索（Grid Search）方法调整参数，具体的结果如表10所示。