随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出...
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随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出一种考虑优先类别的线性判别分析方法(priority class based linear discriminant analysis,PCLDA),利用针对优先类别的投影矩阵对样本进行空间变换,以增强优先类别样本与其他类别样本的区分效果.进而,将PCLDA方法引入随机森林构建过程中,在为每棵决策树随机选择一个优先类别保证随机森林多样性的基础上,利用PCLDA方法创建侧重于不同优先类别的决策树,以提高单棵决策树的分类准确性,从而实现集成模型整体分类性能的有效提升.最后,在10个标准数据集上对ST-RF算法与7种典型随机森林算法进行比较分析,验证所提算法的有效性,并将基于PCLDA的空间变换策略应用到对比算法中,对改进前后的算法性能进行比较分析.实验结果表明:ST-RF算法在处理多分类问题方面具有明显优势,所提出的空间变换策略具有较强的普适性,可以显著提升原算法的分类性能.
床旁即时超声(point of care ultrasound,PoCUS)定义为由医务人员进行的目标导向的床旁超声检查,以回答特定的诊断疑问或引导有创操作,目前临床上的急诊超声、重症超声均属于PoCUS技术范畴[1]。2001年之前在救治血流动力学不稳定的创伤...
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床旁即时超声(point of care ultrasound,PoCUS)定义为由医务人员进行的目标导向的床旁超声检查,以回答特定的诊断疑问或引导有创操作,目前临床上的急诊超声、重症超声均属于PoCUS技术范畴[1]。2001年之前在救治血流动力学不稳定的创伤患者中使用PoCUS技术有巨大优势[2],但随着超声设备图像质量的改善、便携性的提高以及诊疗应用范围的不断扩大,从院前到重症监护病房全程都可以见到它的使用,有研究表明创伤已不再是其主要应用领域[3]。
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