基于随机森林模型的冶金样品分类方法

本发明一种基于随机森林模型的冶金样品分类方法，涉及冶金样品分析技术领域，采集生产过程中不同类型的冶金样品，获取冶金样品的各主量元素的质量分数，对各主量元素的质量分数进行数据清理，获得清理后的各主量元素的质量分数，基于清理后的各主量元素的质量分数，构建初始随机森林模型，并利用平均不纯度减少的方法计算初始随机森林模型中各主量元素的重要性，依据各主量元素的重要性剔除重要性低于阈值的主量元素，获得最终分类模型，对待分类冶金样品进行分类，解决了现有的冶金样品分类准确性较低的问题，本发明适用于冶金样品分类。