NSGA-III和随机森林

NSGA-III是一种多目标优化算法，用于在给定的一组目标函数下找到一组非支配解，以实现多目标优化。在某种情况下，如果使用NSGA算法，模型C可能会被直接去掉。因此，使用pNSGA-III算法的第一个原因是为了保留模型C。此外，对于模型B和C，它们的准确率增长类似，但由于训练导致准确率波动，一旦模型A的准确率高于B，B就会被去掉。因此，第二个原因是使用pNSGA-III算法，以考虑准确率的增长速度进行non-dominated排序和选择。

随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。每个决策树基于不同的样本和特征进行训练，并通过投票或平均来预测结果。随机森林可以用于分类和回归问题，并且在处理高维数据和大量特征时表现良好。然而，与NSGA-III不同，随机森林不是一个优化算法，而是一种机器学习模型。

总结起来，NSGA-III是一种多目标优化算法，用于解决多目标优化问题，而随机森林是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。这两者有不同的应用领域和目的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索，CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020...](https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/104568096)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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