Matlab中RandomForest分類器的使用

2021-08-20 12:33:44 字數 583 閱讀 6066

隨機森林演算法的相關資料,參考:

(1)首先製作訓練樣本,並對樣本打分類標籤;

(2)訓練樣本,並在訓練集上的利用「包外錯誤率oob」評估模型效果;(注意:訓練模型有很多關鍵引數,可以參考相關手冊對照使用。)

load train_sample % 訓練樣本    

load train_label  % 樣本標籤    

% 訓練隨機森林模型    

model = treebagger(numtrees, train_sample, train_label, 'method'

, ...  

'regression'

, 'oobprediction'

, 'on'

);    

% 評估rf模型在訓練集上的檢測效果    

err = ooberror(model);    

(3)使用rf模型時,將待檢測樣本製作成相同的測試樣本集,利用predict函式執行檢測。

% 根據fr模型是回歸模型還是分類模型,得到的**值表徵不同的意義  

cost = predict(model.model,sample);  

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