随着万物互联时代的到来,各行各业的发展都离不开互联网,与互联网相关的各领域中充斥着大量复杂的数据信息,随之产生“信息过载”的问题,使得用户或一些企业平台很难从海量信息数据中挖掘所需要的关键信息。针对庞大的数据处理任务,基于机器学习训练方式的集成分类模型能有效解决这类问题,但该模型因其自身的数据特征拟合困难和集成模型泛化误差等问题存在一定的局限性。因此,本文以随机森林集成算法为基础,通过改进基分类器和集成的方式对集成模型进行研究,本文的主要工作和改进如下:1.在分类模型数据预处理阶段,针对数据处理与特征选择过程中存在的特征属性划分困难、难以拟合数据集的情况,本次设计以特征作为重要依据,综合分析数据、特征、类别三者之间的关联性,通过特征重要性度量和P值效验的方式筛选出高效特征子集,最后利用随机森林模型进行分类精度的研究。通过实验数据仿真分析得出高效特征子集能有效解决特征属性划分问题,从而提升随机森林集成模型的精确率和召回率。2.在大规模数据分类阶段,针对随机森林集成算法内部因基分类器冗余、多样性不显著所造成的泛化误差问题,本文设计了一种结合特征信息和多样性的极限随机森林集成算法。该算法首先利用P值效验所筛选的高效特征子集,以随机树为基分类模型,引入了更多的随机性;其次对随机树进行结构上的冗余分析,避免节点处的特征重复;最后利用加权多数投票的方式构建一个高分类精度、多样化的极限随机森林模型框架。通过对不同实验数据集的仿真验证,实验结果表明提出的算法能有效解决模型的泛化误差问题,提高了集成算法的容错能力与数据拟合能力。