1、“.....算法原理算法結合了提出的思想和阐述的方法。它是个由多个决策树组成的分类器。而这些采用随机产生的方法且非关联，即子科技大学，张治斌基于的数据挖掘过程解析数学技术与应用，郭健基于特征值提取与神经网络的抽油井故障诊断，电子设计工程，张希翔，赵欢基于随机森林的语言人格预测方法计算机工程，陈苏雨，方宇，胡定玉，基于随机森林的地铁车门故障诊断测控技术，张滨，彭其渊，刘帆洨基于并行的铁路零散白货客户流失预测研究基于随机森林的机监测预警方法论文原稿森林算法运用集成学习的方法具有需学习快速不需要剪枝的优点。同时，随着数据的增多，通过该方法建立的故障诊断模型可以自动的更新完善，准确率也在不断地提升。实践结果证明，该方法可以及时有效的诊断机交易故障，且其决策树棵树为时......”。

2、“.....也可以保证诊断效率。鉴于该方法具有较多的优点和较好的应用前景，以后将此方行服务状态，已经成为摆在运营部门面前急需解决的难题。如表所示。根据测试结果显示，和的分类效果没有太大差异，分类的准确率处于比较低的水平。其他种算法，在训练时间上，要明显优于其他种，是因为和都运用了集成的思想，训练时间要比训练棵树久在准确率方面，和都比树好，由此可见用多棵交易特征提取，针对不同故障情景将数据分为正常异常分类，通过重抽样，建立多棵决策树，形成随机森林模型，实现机故障的快速诊断。且随着故障数据的增加，其自动诊断模型可以自动更新完善。通过机实际故障数据，验证了该方法的有效性。同时，通过对随机森林中的决策树数目的对比分析，得出了该方法模型的交易量。除去时间因素影响，是否具有正常交易的能力......”。

3、“.....为便于后期预测方法间的比较，将数据随机分为两组数据用于训练构建模型，余下数据作为测试数据检验模型。从随机森林输入参数中除了自身训练样本是关键因子外，还有决策树的棵树较为重要。因为随模型输出结果如表。从表中可以看出平均误差是，说明模型的整体分类效果十分理想。随机森林的错判率随着决策树的棵树的增加不断的减小，最终收敛为个极小的定值。基于随机森林的机监测预警方法论文原稿。交易特征参数提取针对商业银行个月的交易量交易成功率相应时间的数据进行分析和提取，可得出交易状态特征参数。根据模式分类的方法建模型，余下数据作为测试数据检验模型。从随机森林输入参数中除了自身训练样本是关键因子外，还有决策树的棵树较为重要......”。

4、“.....本次仿真测试我们选取决策树棵树为进行检验。交易特征参数提取针对商业银行个月的交易量交易成功率相应时间的数据进行分析和提取，可得出交易状态特征参数。根据模时，通过对随机森林中的决策树数目的对比分析，得出了该方法模型的最优设计结构。实验结果表明，该方法具有的准确率，并且具有诊断速度快操作简单鲁棒性强的优点。关键词集成学习随机森林决策树交易特征选择故障诊断目前，银行业发展的个重要方向是发展无人银行提高类设备的应用范围。伴随的种类数量，业务交易量的急速增长雨，方宇，胡定玉，基于随机森林的地铁车门故障诊断测控技术，张滨，彭其渊，刘帆洨基于并行的铁路零散白货客户流失预测研究计算机应用研究，张静，廖逸文机交易状态预警模型的建立电子设计与软件工程，......”。

5、“.....提出了种基于决策树的随机基于随机森林的机监测预警方法论文原稿思想，本文对机交易状态特征参数进行评价和分类，提取了下列个主要特征参数作为评判交易状态的依据相对差值，即下分钟的交易量上分钟的交易量。含义是下分钟交易量变化程度，刻画了交易量的变化幅度，陡降视为不正常。成功率。描述交易成功率，判断是否发生失败率增加的现象。单位响应时间。机每个交易量的反应时间。间。待运行模型之后，在运行成功的节点处连接表格和分析两个节点，可直观地观测模型对交易状态统计数据的处理情况。预测变量重要性是以指数为依据计算的，该值越大就越先作为分类属性分裂叉树的节点，如图所示。结果分析模型输出结果分析随机森林算法选取棵树，训练样本和测试样本占比为，节点随机分类特征数量设为，通过分析......”。

6、“.....且其决策树棵树为时，既可以保证诊断准确率，也可以保证诊断效率。鉴于该方法具有较多的优点和较好的应用前景，以后将此方法用于研究和分析更大量更多故障场景的交易数据，并采用相应的随机森林和神经网络结合的方法能够处理更加复杂的机故障监测预警方面的问题。参考文献张海燕，刘岩，马丽萌等，决策树算法的比较与应用研究式分类的方法和思想，本文对机交易状态特征参数进行评价和分类，提取了下列个主要特征参数作为评判交易状态的依据相对差值，即下分钟的交易量上分钟的交易量。含义是下分钟交易量变化程度，刻画了交易量的变化幅度，陡降视为不正常。成功率。描述交易成功率，判断是否发生失败率增加的现象。单位响应时间。机每个交易量的反应，如何准确快速地识别设备的异常交易状态，保障设备的运行服务状态......”。

7、“.....交易量。除去时间因素影响，是否具有正常交易的能力。创建分类器在开发环境下使用软件的建模节点自动构建模型。为便于后期预测方法间的比较，将数据随机分为两组数据用于训练森林方法完成对机的故障诊断。该方法对机交易数据集进行交易特征提取，针对不同故障情景将数据分为正常异常分类，通过重抽样，建立多棵决策树，形成随机森林模型，实现机故障的快速诊断。且随着故障数据的增加，其自动诊断模型可以自动更新完善。通过机实际故障数据，验证了该方法的有效性。华北电力技术，姚旭，王晓丹，张玉玺等特征选择方法综述控制与决策，李慧铭银行软件项目管理及控制的设计与实现成都电子科技大学，张治斌基于的数据挖掘过程解析数学技术与应用，郭健基于特征值提取与神经网络的抽油井故障诊断，电子设计工程，张希翔......”。

8、“.....陈基于随机森林的机监测预警方法论文原稿用分类算法。结束语本文提出种基于树的随机森林故障预警模型，并将其应用于机故障识别中。与单棵树相比，随机森林算法运用集成学习的方法具有需学习快速不需要剪枝的优点。同时，随着数据的增多，通过该方法建立的故障诊断模型可以自动的更新完善，准确率也在不断地提升。实践结果证明，该方法可以及时有效的诊断机交易随机决策树。待测数据进入后就让每棵分类，得到的最终结果为中分类结果最多的类。输出的类别由个别树输出类别的众数确定。基于随机森林的机监测预警方法论文原稿。如表所示。根据测试结果显示，和的分类效果没有太大差异，分类的准确率处于比较低的水平。其他种算法，在训练时间上，要明显优于其他种，是计算机应用研究，张静......”。

9、“.....。评价设备交易状态是否正常可以简化认识为个分类的过程。本文在分析现实需求的基础上，采用商业银行的交易数据进行数据挖掘，提取交易状态特征，用决策森林的方法快速准确地对交易状态进行预警分级，在降低银行运行成本和通用性的基础上，提高法用于研究和分析更大量更多故障场景的交易数据，并采用相应的随机森林和神经网络结合的方法能够处理更加复杂的机故障监测预警方面的问题。参考文献张海燕，刘岩，马丽萌等，决策树算法的比较与应用研究华北电力技术，姚旭，王晓丹，张玉玺等特征选择方法综述控制与决策，李慧铭银行软件项目管理及控制的设计与实现成都树做判断提高了判断准确率同样是运用集成思想的和，在分类效果上要优于。因此可以得出结论在数据集小属性数目少的情况下......”。