《表3 参数M变化对算法分类错误率的影响》

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《一种模型决策森林算法》

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实验中M的大小不同会产生不同旋转矩阵，即会产生不同的训练样本子集，进而影响模型决策森林的精度与训练时间。如果M太小可能选不到最佳分裂特征与其对应的最佳分裂结点，从而影响MDF算法的分类精度；如果M太大可能会使MDF算法的训练时间变长，从而影响算法的时间效率。因此合适的M对本文所提MDF算法至关重要，故本文考察了不同的M下算法分类精度的情况，实验结果如表3所示。