《表2 随机森林模型性能参数》

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《基于随机森林的四川省会理地区“拉拉式”铜矿成矿预测》

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采用随机森林的袋外误差和ROC曲线评价随机森林模型的精度。随机森林模型的一个重要优点，是在建模过程中可以利用袋外数据对误差建立一个无偏估计（Breiman，2001）。表2为随机森林模型的性能参数，从表2中可以看出，16个矿化单元和非矿单元中均有1个发生错误分类，模型的平均袋外误差为6.25%。表明基于小训练样本集（16个已知矿床点）的随机森林模型可产生较好的分类精度。