Sammanfattning -Denna uppsats föreslår en förbättrad slumpmässig skogsalgoritm för klassificering av textdata. Denna algoritm är särskilt utformad för att analysera mycket högdimensionella data med flera klasser vars välkända representativa data är text corpus. En ny funktion viktningsmetod och träd val metod utvecklas och synergistiskt serveras för att göra slumpmässiga skogsramverk väl lämpade för att kategorisera textdokument med dussintals ämnen. Med den nya funktionsvägningsmetoden för subrymdsprovtagning och trädvalsmetod kan vi effektivt minska subrymdsstorleken och förbättra klassificeringsprestandan utan att öka felbindningen. Vi tillämpar den föreslagna metoden på sex textdatauppsättningar med olika egenskaper. Resultaten har visat att dessa förbättrade slumpmässiga skogar överträffade de populära textklassificeringsmetoderna när det gäller klassificeringsprestanda.
I REF föreslås en förbättrad slumpmässig skogsalgoritm för klassificering av högdimensionella textdata med flera klasser.
An Improved Random Forest Classifier for Text Categorization
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}