《表3 随机森林参数设置》

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《随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究》

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对于随机森林，参数的调整不会对其有很大的波动，相比于神经网络，采用默认的参数也可以达到较好的效果。随机森林分类器训练时通过GridSearchCV网格搜索选择最优的训练参数，如表3所示。其中max＿features设置的值越高，随机森林的速度越慢，同时也会影响随机森林的多样性，降低预测准确率。n＿estimators的设置，一般而言，数值越大准确性越高，但会牺牲分类的速度。min＿samples＿leaf该值越小，训练树划分的越精细，同样对噪声数据越敏感。通过参数设置生成10棵决策树。