在随机森林模型的构建过程中,每棵决策树的特征是随机从全体特征中选取的。如果某些特征被较多的决策树选取,在不可预知的实际运行环境中,一旦这些特征的信号数据受干扰,那么较多的决策树也会做出错误判断,最终影响整个模型的精确度。我们提出“Arranged Forests 安排森林”与对角分配算法,统筹安排每棵决策树的特征,平衡每个特征对所有决策树的影响,使整个模型在某些特征受到干扰时也能获得较高的精确度。
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