728x90 반응형 SMALL Subject specific classifier1 Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest (4) Classifier model: Random Forest RF는 각 내부 노드에서 p 기능의 부트스트랩 샘플링 하위 집합에서 분할 기능을 선택하는 많은 수의 결정 트리로 구성된다. 트리는 가지치기 없이 CART (Classification And Regression Tree) 방법론을 통해 구축된다. 최종 예측은 앙상블 예측의 다수결로 결정된다. RF의 중요한 기능은 훈련 과정에서 각 기능의 중요성을 평가하는 것이다. 실제로 RF를 구성하는 동안 OOB (out-of-bag) 샘플이라고 하는 원래 훈련 세트의 약 33%가 일반적인 부트스트랩 샘플에서는 발생하지 않는다. 특정 기능의 중요성을 평가하기 위해 처음에는 OOB 샘플에 대한 해당 값을 임의로 치환한다. 그런 다음 수정된 OOB 샘플이 새로운 예측.. 2023. 6. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
