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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。



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。