我正在使用随机森林对大量天文物体进行分类，它的效果相对较好。但是，我想通过合并有关每个功能的方差(或误差条)的信息来进一步提高性能。
在天文学中，每次测量通常都有一个相关的误差线。例如，如果我测量红色和蓝色，则每个颜色测量结果将是亮度的测量(在天文学中，即恒星的星等)和误差，例如R 震级 14 ± 0.2，B 震级 12 ± 0.15。
我想弄清楚如何让随机森林使用误差线作为额外的信息。有任何想法吗？
最佳答案
误差和颜色测量都是数字特征吗？然后我只需添加一个新功能，该功能是这两个功能的产物，我想这就是您所说的 R 中的交互
关于machine-learning - 将特征误差纳入随机森林算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11389823/