1. 怎麼使用隨機森林進行分類
隨機森林是一種集成分類器,對影響隨機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機森林中樹的數量對隨機森林的性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森林中決策樹的數量與數據集的關系進行了實驗分析,實驗結果表明對於多數數據集,當樹的數量為100時,就可以使分類精度達到要求。將隨機森林和分類性能優越的支持向量機在精度方面進行了對比,實驗結果表明隨機森林的分類性能可以與支持向量機相媲美。
2. 怎樣用隨機森林演算法實現文本分類
不了解什麼是隨機森林。
感覺應該是一種演算法。
如果做計算機視覺建議你用OpenCV,
R語言主要用在統計分析、機器學習領域。
你找幾篇這方面的文獻看看別人跟你做類似課題時是用C++還是R。
3. r使用隨機森林實現所屬類別的概率嗎
用R做隨機森林，先用訓練集建模，之後用測試集進行預測，為什麼總是顯示？代碼版如下sub<-sample(1:nrow(dx),round(nrow(partd)/4))x1.rf<-randomForest(X1T~.,data=dx,importance=T,subset=-sub)pre1<-predict(x1.rf,data=dx,subset=sub)另外，隨機權森林的結果里給出的confusionmatrix是什麼意思？和預測錯誤
4. 隨機森林遇到分類變數較多怎麼處理
隨機森林是一種集成分類器,對影響隨機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機專森林中樹的數量對隨機森屬林的性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森林中決策樹的數量與數據集的關系進行了實驗分析,實驗結果表明對於多數數據集,當樹的數量為100時,就可以使分類精度達到要求。將隨機森林和分類性能優越的支持向量機在精度方面進行了對比,實驗結果表明隨機森林的分類性能可以與支持向量機相媲美。
5. 如何用python實現隨機森林分類
大家如何使用scikit-learn包中的類方法來進行隨機森林演算法的預測。其中講的比較好的是各個參數的具體用途。
這里我給出我的理解和部分翻譯：
參數說明：
最主要的兩個參數是n_estimators和max_features。
n_estimators：表示森林裡樹的個數。理論上是越大越好。但是伴隨著就是計算時間的增長。但是並不是取得越大就會越好，預測效果最好的將會出現在合理的樹個數。
max_features：隨機選擇特徵集合的子集合，並用來分割節點。子集合的個數越少，方差就會減少的越快，但同時偏差就會增加的越快。根據較好的實踐經驗。如果是回歸問題則：
max_features＝n_features，如果是分類問題則max_features＝sqrt(n_features)。
如果想獲取較好的結果，必須將max_depth＝None,同時min_sample_split=1。
同時還要記得進行cross_validated（交叉驗證），除此之外記得在random forest中，bootstrap=True。但在extra-trees中，bootstrap=False。
這里也給出一篇老外寫的文章：調整你的隨機森林模型參數http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/tuning-random-forest-model/
這里我使用了scikit-learn自帶的iris數據來進行隨機森林的預測：
[python]view plain
fromsklearn.
fromsklearn.
importnumpyasnp
fromsklearn.datasetsimportload_iris
iris=load_iris()
#printiris#iris的4個屬性是：萼片寬度萼片長度花瓣寬度花瓣長度標簽是花的種類：setosaversicolourvirginica
printiris['target'].shape
rf=RandomForestRegressor()#這里使用了默認的參數設置
rf.fit(iris.data[:150],iris.target[:150])#進行模型的訓練
#
#隨機挑選兩個預測不相同的樣本
instance=iris.data[[100,109]]
printinstance
print'instance0prediction；',rf.predict(instance[0])
print'instance1prediction；',rf.predict(instance[1])
printiris.target[100],iris.target[109]
[python]view plain
fromsklearn.cross_validationimportcross_val_score,ShuffleSplit
X=iris["data"]
Y=iris["target"]
names=iris["feature_names"]
rf=RandomForestRegressor()
scores=[]
foriinrange(X.shape[1]):
score=cross_val_score(rf,X[:,i:i+1],Y,scoring="r2",
cv=ShuffleSplit(len(X),3,.3))
scores.append((round(np.mean(score),3),names[i]))
printsorted(scores,reverse=True)
6. 隨機森林分類結果
隨機森林是復一種集成制分類器,對影響隨機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機森林中樹的數量對隨機森林的性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森
7. 我想知道隨機聚類森林演算法和隨機森林演算法有什麼不同，希望大家可以幫助我，謝謝。
通常隨機森林聚類演算法指代的是語義紋元森林，而隨機森林演算法是通常理解的基於決策樹的組合分類器演算法
8. logistic選變數 再隨機森林分類可以嗎
隨機森林是一種集成分類器,對影響隨機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機內森林中樹的數量對隨機森林的容性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森...
9. python隨機森林分類模型，測試集和訓練集的樣本數沒有準確按照70%和30%分配
進行比例劃分的時候 從 int 型 轉化為了 float 型， float型總是會有微小的誤差的，這個內不是大問題。
比如容你輸入 1- 0.9 ， 可能返回 0.1， 也可能返回0.09999999 或者 0.100000000001 , 這是計算機存儲機制導致的。
10. 如何使用隨機森林分類器分類制圖精度
隨機森林是一種集成來分類器,對影響隨源機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機森林中樹的數量對隨機森林的性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森