《表1 特征重要性分析前后分类结果对比》

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表1为试验数据集在特征重要性分析前后的分类准确率。其中，数据集Ⅰ总体分类准确率由89.62%提升至91.80%，数据集Ⅱ总体分类准确率由87.69%提升至89.23%；数据集Ⅲ总体准确率由86.21%提升至88.51%。可见，利用随机森林进行特征重要性分析，能够有效地提高分类准确率，同时可以减少特征冗余，得到最优特征子集和提高分类准确率。