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特征 价格 资源商业 应用中心 额外的工具塞姆拉什 博客 搜索引擎优化 高级搜索引擎优化 运河 内容 营销 新闻和研究 塞姆拉什 创建一个免费帐户 免费试用超过种产品。不要错过机会！ 主题切换器 新闻与研究原创研究对年排名因素的研究——方法论揭秘 谢尼娅·沃林丘克年月日 阅读时间分钟对年排名因素的研究——方法论揭秘 在第二版《年排名因素研究》中，我们添加了个与反向链接相关的因素，并比较了它们对特定与整个域的影响强度。秉承我们的传统，我们为您提供对我们的方法论的更深入的了解。我们使用的方法在研 柬埔寨 電話號碼 究领域是独一无二的：我们将相关分析替换为决策树森林的机器学习算法 - 随机森林。由于我们研究的最终目标是帮助专家优先考虑他们的任务并更有效地完成工作，我们希望透露我们研究的细节并揭穿一些常见的误解，以便您可以放心地信赖我们的结果。 信息图表排名因素-新 由于这篇文章是针对真正的书呆子的，这里有一个小术语表： 决策树——树形结构代表通常应用于分类任务的机器学习算法。它根据最重要的属性将训练数据样本分割成同质组子集。 监督学习——一种机器学习算法，它训练模型来寻找输入变量（特征，）和输出变量（目标值，）之间关系的规律。
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目标是在数据样本上训练该模型，以便在提供样本外数据时，算法可以根据给定特征集准确预测目标值。收集学习数据就像老师负责学习过程一样。当算法达到可接受的性能质量时，学习就被认为是成功的并结束。 特征 （或属性或输入变量） ——用于分析的孤立数据条目的特征。对于我们的研究和这篇博文，这些特征是假设的排名因素。 二元分类——监督机器学习产生的分类任务类型。此任务的目标是预测每个数据条目的目标值（=类别），对于二元分类，该目标值只能是或 。 使用随机森林研究排名因素 随机森林算法由 和 在世纪年代中期开发，此后没有经过任何重大修改。
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