待验证50% 置信事实精确时间
随机森林（Random Forest，RF）通过bootstrap抽样构建多棵决策树，并在每次分裂时随机选取特征子集，最后对结果投票或平均。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/3
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证bootstrapping 的重采样过程应固定随机种子，以确保同一份逐文档结果每次跑出的置信区间一致。69% 相似待验证通过固定随机种子（Seed）可以提升测试的确定性66% 相似待验证作者建议的组合策略是用至少5个随机种子分别训练基线和提出方法，报告准确率均值和标准差配合配对检验，并对代表性种子额外运行 McNemar 检验展示样本级预测分歧65% 相似待验证在特征化测试中应每个测试重新播种随机数生成器，而非每个会话，否则测试顺序会成为基线的一部分。63% 相似待验证在预测性维护中，异常检测通常采用无监督学习，如自编码器、孤立森林等算法；故障分类依赖有监督学习，用随机森林、梯度提升或时序深度学习模型。63% 相似
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