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随机森林 mAtlAB 例子

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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。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...

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。

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})

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。

Classification有一本配套的Matlab Manual,你可以看看,用的是他们做的工具包。 MATLAB有machine learning的webinar,你可以尝试入门。 书籍的话,你在亚马逊上搜索:MATLAB for Machine Learning

首先对于每棵树,每次利用Bootstrap方法抽取样本进行训练,但是有1/3的数据没有抽取到,这样的数据成为袋外数据OOB(out of bag),将OOB带入决策树中,计算出误差error1,对OOB中所有样本的特征X对应的值进行噪声干扰,即随机改变特征的值,再将...

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