34、基于机器学习算法的水质分类与树型算法性能比较

基于机器学习算法的水质分类与树型算法性能比较

在当今的数据科学领域，机器学习算法在各个领域都展现出了强大的应用潜力，尤其是在网络挖掘和水质分类这两个重要方向。下面将为大家详细介绍树型机器学习算法的性能比较以及利用机器学习算法进行水质分类的相关内容。

树型机器学习算法性能比较

在网络挖掘的分类范畴中，研究人员使用数据挖掘工具 WEKA 对树型算法的结果进行了总结。他们选取了树型 J48、随机树、随机森林和 REP 树等多种算法，在网络服务器日志数据集上进行分析，以检验这些算法的最大效率。

算法	最佳准确率	分割比例
树型 J48	98.2072%	90:10
随机树	97.9084%	80:20
随机森林	98.7052%	80:20
REP 树	98.0080%	90:10

通过实验，研究人员发现当分割比例为 80:20 时，随机森林算法表现最佳，分类准确率达到 98.7052%；而 REP 树算法在相同分割比