《表1 不同节点个数决策树的分类准确率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《AdaBoost算法在矿井突水水源的荧光光谱识别中的研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

使用决策树分类器将光谱数据的训练集进行建模分析，然后通过测试集测试该模型的识别效果。决策树按照属性作为树节点的分类变量，把测试变量分到各个分支中建立一颗决策分类树。因此通过手动设置不同的树节点个数，然后对比不同树节点对应的分类准确率来确定最优的树节点个数。树节点个数与分类准确率之间的关系如表1所示。