基于机器学习算法的随机序列实证分析

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作   者：

许鸿森;  陈松林;  李红梅;  刘张; 

作者机构：

成都师范学院; 

关键词：

实证分析;  参数调优;  机器学习;  随机序列; 

期刊名称：

电脑知识与技术

i s s n：

1009-3044

年卷期：

2018 年 14 卷 26 期

页   码：

166-168

摘   要：

该文利用机器学习算法对随机序列数据进行了实证研究。首先对比了常见机器学习算法模型在该数据上的预测性能,发现决策树算法效果较好。其次,对决策树算法模型进行了参数调优,提升了该模型的预测准确率。参数调优后的算法模型的预测效果较好。