首先,绘制决策树数量与模型预测误差引流之间的关系,如图4-3所示,可以看出提升决策树数量的同时预测误差随之降低,当决策树数量在100以内时,模型误差会出现较大的波动,当决策树数量大于200之后模型误差趋于稳定,但仍有少数变化。这批量种现象是由于构建每棵决策树时抽取训练集的随机性及每棵树在选择特征分裂节点时的随机导致的。故而当树的数目增加时,随机森林中决策树的多样性也随之增加,对数据的学习和拟合也更全面。考虑到运算强度和加人时间的问题怎样,结合决策树与误差关系图,本模型拟选取建立480棵树,以期达到更高的效率。2.可推广性ARIMA批量-RF算法的核心思想是利用ARIMA模型提取时间序列中的线性趋势,引流利用随机森林提取隐藏在残差中的非线性信息,并以此优化时间序列的预测结果,该思想可以应用在更广的范围,下面进行举例怎样说明。针对历史数据比较短的时间序列,ARIMA模型拟合能力逊色于其他时间序列方法,此时可以批量考虑利用指数回怎样归等时间序列回归方法与机器学习方法进行耦合。同时验证表明,ARIMA模型与神经网络、支持向量机回归等算法的耦合也可以得到比单一模型更好的预测效果。

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