研究文章

一种新的随机森林算法基于学习自动机

表3

与类似的方法该方法的比较文学主题。

数据集 平均 多数投票 随机森林 我们的方法

文本 Sentiment140数据集 74.54 75.50 74.30 76.30
大型数据集的电影评论 86.28 86.86 86.42 86.62
句子极性数据集 73.75 74.63 73.38 77.03
电影评论数据集 81.58 81.58 81.67 85.92
Yelp评论极性 89.47 90.32 89.74 90.76
亚马逊评论极性 80.86 81.66 80.97 82.58
医疗保健 心脏病的数据集 58.00 57.50 57.50 65.00
乳腺癌数据集 97.41 97.36 96.49 98.24
心律失常的数据集 80.71 85.71 81.31 85.71
帕金森的数据集 63.95 64.58 64.58 68.75
剖腹产的数据集 60.31 62.50 43.75 68.75
基因表达数据集 95.59 95.62 96.27 98.75
糖尿病数据集 75.77 75.32 74.67 76.62
Statlog(心)数据集 81.20 81.48 79.62 85.18
物理 电离层数据集 91.05 91.54 92.95 95.77
声纳、矿山与岩石数据集 85.23 85.71 73.80 88.09
声音 声音数据集 76.38 76.18 76.49 88.95
情绪从音乐数据集 78.23 78.15 82.35 84.03