在实践中

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这证明了它的高质量和通用性：它用于分类、回归、聚类、特征选择和其他任务。 。 尽管随机森林算法还没有被公众广泛知晓，但我们选择它的原因有很多： 它是最流行的机器学习算法之一，具有无与伦比的准确性。它的第一个也是主要的应用是根据变量的重要性对变量进行分类（它的性质非常适合这项任务——我们稍后会再讨论它）；所以这似乎是一个显而易见的选择。 该算法以最小化错误的方式处理数据： 随机子空间方法为每个学习者提供特征的随机样本，而不是全部。这确保了学习者不会过于关注一组预定义的特征，并且不会对样本外数据集做出有偏见的决策。

（或引导聚合）方法也提 柬埔寨 電話號碼 高了准确性。它的主要优点是为学习者提供的不是所有数据，而是随机样本。 知道我们没有一棵决策树，而是由数百棵树组成的整个森林，我们可以确定每个特征和每对域将被分析相同的次数。因此，决策树森林方法是稳定的并且误差最小。 成对方法：预处理输入数据 我们决定将我们的研究基于来自全球数据库（美国、西班牙、法国、意大利、德国等）的  个关键词、前  个搜索结果的  位置数据以及假定的排名因素列表。由于我们不打算使用相关性分析，因此在应用机器学习算法之前必须执行二元分类。这项任务是通过成对方法完成的：这是最流行的排名机器学习方法之一。



微软在其研究项目中使用了其他方法。 成对方法意味着不是查看完整的数据集，而是单独研究每个：我们比较每个可能的  对（页面上的第一个结果与第五个结果，第七个结果与第二个结果，等等）。特征。每对都分配有一个绝对值的集合，其中每个值都是一个商（将第一个  的特征值除以第二个  的特征值）。此外，每对还分配有一个目标值，该目标值指示第一个  在  上的位置是否高于第二个 （目标值 = ）或更低（目标值 = ）。 程序结果： 每个  对都会被赋予每个特征的商集合以及  或  的目标值。这些数字将用作决策树的训练数据集。