旋转森林 分类方法

资 源 简 介

旋转森林 分类方法

详 情 说 明

旋转森林是一种基于特征变换和集成学习的分类方法，通过构建多样化的决策树组合来提高分类性能。其核心思想是通过对原始特征空间进行随机旋转来增强基分类器的多样性。

旋转森林的工作流程主要分为三个关键步骤。首先对原始特征集进行随机划分，形成多个特征子集。然后对每个特征子集应用主成分分析等变换方法，通过旋转操作改变特征空间的结构。最后基于变换后的特征空间训练决策树分类器，并通过多数投票策略进行集成预测。

这种方法在模式识别任务中表现优异，其优势主要体现在三个方面：通过特征旋转增强了基分类器的多样性，从而提升集成效果；对高维数据具有较好的适应性；能够处理非线性分类问题。实际应用中需注意参数选择，如特征子集大小和基分类器数量，这些因素会直接影响模型性能。