![](/images/graphics-bg.png)
The Impact of Simulated Spectral Noise on Random Forest and Oblique Random Forest Classification Performance
المؤلفون المشاركون
Agjee, Na’eem Hoosen
Mutanga, Onisimo
Ismail, Riyad
Peerbhay, Kabir
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hyperspectral datasets contain spectral noise, the presence of which adversely affects the classifier performance to generalize accurately.
Despite machine learning algorithms being regarded as robust classifiers that generalize well under unfavourable noisy conditions, the extent of this is poorly understood.
This study aimed to evaluate the influence of simulated spectral noise (10%, 20%, and 30%) on random forest (RF) and oblique random forest (oRF) classification performance using two node-splitting models (ridge regression (RR) and support vector machines (SVM)) to discriminate healthy and low infested water hyacinth plants.
Results from this study showed that RF was slightly influenced by simulated noise with classification accuracies decreasing for week one and week two with the addition of 30% noise.
In comparison to RF, oRF-RR and oRF-SVM yielded higher test accuracies (oRF-RR: 5.36%–7.15%; oRF-SVM: 3.58%–5.36%) and test kappa coefficients (oRF-RR: 10.72%–14.29%; oRF-SVM: 7.15%–10.72%).
Notably, oRF-RR test accuracies and kappa coefficients remained consistent irrespective of simulated noise level for week one and week two while similar results were achieved for week three using oRF-SVM.
Overall, this study has demonstrated that oRF-RR can be regarded a robust classification algorithm that is not influenced by noisy spectral conditions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Agjee, Na’eem Hoosen& Mutanga, Onisimo& Peerbhay, Kabir& Ismail, Riyad. 2018. The Impact of Simulated Spectral Noise on Random Forest and Oblique Random Forest Classification Performance. Journal of Spectroscopy،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202635
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Agjee, Na’eem Hoosen…[et al.]. The Impact of Simulated Spectral Noise on Random Forest and Oblique Random Forest Classification Performance. Journal of Spectroscopy No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202635
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Agjee, Na’eem Hoosen& Mutanga, Onisimo& Peerbhay, Kabir& Ismail, Riyad. The Impact of Simulated Spectral Noise on Random Forest and Oblique Random Forest Classification Performance. Journal of Spectroscopy. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202635
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202635
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)