什么是“随机森林”算法分析?
随机森林算法分析是一种基于决策树的高效的机器学习算法,既可以对微生物样本进行分类,也可以用于回归分析,“随机森林”算法分析具有极好的准确率,能够处理具有高维特征的输入样本,能够评估各个特征在分类问题上的重要性,在微生物研究中作用显著,“随机森林”分析属于非线性分类器,可以挖掘变量之间复杂的非线性的相互依赖关系,通过“随机森林”算法分析,可以找出能够区分两组样本间差异的关键成分(OTU或物种)
随机森林分析图怎么看
随机森林分析图是物种重要性点图。横坐标为重要性水平【这里的重要性可以理解为差异显著性】,图显示的是组间/样品间差异明显的物种,纵坐标为按照重要性排序后的物种名称。反映了分类器中对分类效果起主要作用的菌属,按作用从大到小排列。
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