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大數(shù)據(jù)時代，攻擊篡改、設備故障、人為造假等原因?qū)е潞Ａ繑?shù)據(jù)中潛藏著許多異常值。準確地檢測出數(shù)據(jù)中的異常點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗，至關重要。文中提出一種結合特征切分與多層級聯(lián)隨杌森林的異常點檢測模型（ outlier detection modebased on Feature Segmentation and Cascaded Random Forest， FS-CRE）。利用滑動窗口與隨機森林對原始特征進行細粒度切分，生成類概率向量，用于訓練多層級聯(lián)的隨杌森林;級聯(lián)層中最后一層的隨杋森林投彯決定樣本的最終類別。仿真實驗結果表明，新方法在基于多個UCⅠ數(shù)據(jù)集進行的異常分類任務中均獲得較高Fl- measure評分;級聯(lián)結構使新模型相比于經(jīng)典的隨機森林算法進一步提高了泛化能力;在高維數(shù)據(jù)集上所提方法比梯度提升決策樹和ⅪGυBωost擁有更優(yōu)的性能，且超參數(shù)較少，易于調(diào)優(yōu)，具有更好的綜合性能。
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