《表2 不同决策树个数k以及不同随机特征数F对应的RF算法准确率(%)》

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《基于随机森林的变压器局部放电模式识别》

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本文将数据集利用Bootstrap生成k个数据子集，其中各数据集容量与原样本容量相同。每个数据子集随机选取F个特征进行CART决策树算法学习，最终生成RF。本文采用十折法对RF构建的分类器性能进行检验。即将放电数据均分为10折，每折数据依次作为测试集，其余的数据依次作为训练集来进行分类器的学习。最终的准确率为10次准确率的平均值。不同决策树个数k以及不同随机特征数F对应的准确率如表2中所示。