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随机森林 mAtlAB 例子

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随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输 入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪...

Found out how to inspect the trees, by running the view() command. E.g. for inspecting the first tree of the example: view(B.Trees{1})

利用随机森林进行训练跟预测 % by YangL s=['rf/train_',num2str(set),'.rf']; trainall=load(s); [N D] =size(trainall); train=zeros(N,D); for i=1:D-1 for j=1:N train(j,i)=trainall(j,i); end

随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。

TreeBagger实现了一种bagged decision tree algorithm(袋装决策树算法),而不是随机森林。 但可以通过适当的参数设置NVarToSample值来实现类似随机森林的算法。

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分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后,可以自动的对给定的数据进行分类。 应用在搜索引擎以及各种检索程序中。同时也大量应于于数据分析与预测领域。

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