《表3 特征筛选结果：一种基于随机森林的改进特征筛选算法》

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《一种基于随机森林的改进特征筛选算法》

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现使用改进算法进行特征筛选，控制迭代停止的参数是最小特征个数和允许误差增量，它们的默认值分别是5和2.5%。其他影响执行时间的参数有:随机森林包含的决策树个数（默认10），交叉验证的次数（默认3），每轮剔除的特征比例（默认0.15）。因为得到的病例有限，大部分参数对最终结果的影响并不大，所以只对误差增量进行调整并分析结果。又由于每轮迭代划分出的训练集都不同，故每次得到的特征重要性顺序也不同，导致结果会有一定差异，因此测试时会对同一个参数值的输出多次记录。表3中最后一列为使用筛选结果训练所得模型的测试精度。