《表3 随机森林论文自动分类对比实验的F值》
从表3可以看出,基于随机森林的多视图融合论文自动分类方法的F值优于其他方法,其中相比于基于标题视图方法的F值提升最为明显。“数据挖掘”主题提升了0.09,“数据分析”主题提升了0.12,“大数据”主题提升了0.19,“Python”主题提升了0.11,“民族”主题提升了0.02,“数学”主题提升了0.28,“文学”主题提升了0.04,“数据科学”主题提升了0.09,“机器学习”主题提升了0.21。
图表编号 | XD00139794700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.04.15 |
作者 | 杨秀璋、夏换、于小民、杨琪、汪瑜斌 |
绘制单位 | 贵州财经大学信息学院、贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室、贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室、贵州财经大学信息学院、贵州财经大学信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |