matlab自帶隨機森林用法示例
model =
treebagger
(ntree,train_data,train_label,
'method'
,'classification'
)
train_data 訓練樣本資料
train_label 訓練樣本資料對應的類別標籤
[predict_label,scores]
=predict
(model, test_data)
predict_label 分類結果
scores 概率分布
view
(model.trees
)或view
(model.trees
,'mode'
,'graph'
)
可以看到每棵樹的決策過程
以下摘自看到的一篇文件中的對比**，做個記錄
隨機森林隨機 三
2018年7月22日 陣雨 感冒發燒喉嚨疼，只因為一杯正常冰的奶蓋！以後得少喝加冰的東西了.前面說的是整合學習的兩種形式，這跟隨機森林有啥關係呢？隨機森林是bagging的乙個擴充套件變體.簡單的來說，當bagging演算法中的base learner為決策樹並在訓練決策樹的過程中加入隨機屬性選擇，...
matlab下利用隨機森林包做回歸擬合
clear all clc winsize 5 資料讀入 num,s xlsread time s 2 size s,1 1 dt datetime time,inputformat yyyy mm dd hh mm ss for i 1 size dt if isnat dt i dt i dat...
隨機森林演算法
random forest是加州大學伯克利分校的breiman leo和adele cutler於2001年發表的 中提到的新的機器學習演算法，可以用來做分類，聚類，回歸，和生存分析，這裡只簡單介紹該演算法在分類上的應用。random forest 隨機森林 演算法是通過訓練多個決策樹，生成模型，然...