2014-06-20 73 views
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我以前使用隨機森林進行分類任務,使用示例here作爲參考來設置參數。它工作完美。但是現在我想解決一個迴歸問題。使用OpenCV隨機森林進行迴歸

我有一些想法,這是與var_type Mat定義隨機森林列車方法中的數據類型有關,但是不確定這些標誌對應的每一個。

對於Classifcation任務,它看起來像這樣(從上面的鏈接複製的代碼):

// define all the attributes as numerical 
// alternatives are CV_VAR_CATEGORICAL or CV_VAR_ORDERED(=CV_VAR_NUMERICAL) 
// that can be assigned on a per attribute basis 

Mat var_type = Mat(ATTRIBUTES_PER_SAMPLE + 1, 1, CV_8U); 
var_type.setTo(Scalar(CV_VAR_NUMERICAL)); // all inputs are numerical 

// this is a classification problem (i.e. predict a discrete number of class 
// outputs) so reset the last (+1) output var_type element to CV_VAR_CATEGORICAL 

var_type.at<uchar>(ATTRIBUTES_PER_SAMPLE, 0) = CV_VAR_CATEGORICAL; 

而且PARAMS設置:

float priors[] = {1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}; // weights of each classification for classes 
    // (all equal as equal samples of each digit) 

CvRTParams params = CvRTParams(25, // max depth 
           5, // min sample count 
           0, // regression accuracy: N/A here 
          false, // compute surrogate split, no missing data          
           15, // max number of categories (use sub-optimal algorithm for larger numbers) 
          priors, // the array of priors 
          false, // calculate variable importance 
           4,  // number of variables randomly selected at node and used to find the best split(s). 
           100, // max number of trees in the forest 
          0.01f,    // forrest accuracy 
     CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS // termination cirteria 
           ); 

培訓使用var_type而params如下:

CvRTrees* rtree = new CvRTrees; 

rtree->train(training_data, CV_ROW_SAMPLE, training_classifications, 
       Mat(), Mat(), var_type, Mat(), params); 

我的問題是,我如何設置OpenCV隨機森林,使其作爲一個regre SSOR。我搜索了很多,但一直未能找到答案。我得到的最接近的解釋是在this答案。但它仍然沒有任何意義。

我正在尋找一個解釋var_type和params迴歸的簡單答案。

回答

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使用它的迴歸,你只需要設置var_type爲CV_VAR_ORDERED即

var_type.at<uchar>(ATTRIBUTES_PER_SAMPLE, 0) = CV_VAR_ORDERED;

,你可能希望將regression_accuracy設置爲像0.0001f一個非常小的數目。