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用于销售预测的历史数据存在稀疏性与波动性等特点，当预测周期较长时，传统统计学或者机器学习领域预测算法的预测效果较差。为此，利用随机森林的集成思想与训练数据集的随机分割重组，提出一种基于数据集成的随机森

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采用随机森林算法对光学图像进行分割，通过划分训练集和测试集以及选择100个分类器进行训练，可以得出预测结果并计算准确度。该方法可以有效提高光学图像分割的效率和准确度。

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随机森林算法通过组合多个决策树实现分类和回归预测。其原理如下：构建多个决策树: 随机森林由多个独立的决策树组成，每个决策树通过从训练数据中随机抽取样本（自助法或随机子集法）构建。随机特征选择:

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