使用和理解MATLAB的TreeBagger（隨機森林）方法

我想使用MATLAB的TreeBagger方法，它實現了一個隨機森林。使用和理解MATLAB的TreeBagger（隨機森林）方法

我得到了一些結果，並且可以在訓練分類器後在MATLAB中進行分類。但是我想「看」樹木，或者想知道分類是如何工作的。

例如，讓我們來運行這個小例子，我發現這裏：Matlab treebagger example

所以，我最終存儲在「B」一classificator。我如何檢查樹木？就像看看每個節點一樣，看看決定是在哪個標準（例如特徵）上做出的？進入B回報：

B = 

    TreeBagger 
Ensemble with 20 bagged decision trees: 
      Training X:    [6x2] 
      Training Y:    [6x1] 
       Method:  classification 
       Nvars:     2 
     NVarToSample:     2 
       MinLeaf:     1 
       FBoot:     1 
SampleWithReplacement:     1 
ComputeOOBPrediction:     0 
    ComputeOOBVarImp:     0 
      Proximity:     [] 
      ClassNames:    '0'    '1'

我不能看到類似B.trees左右。

而後續的問題是：如何將您在MATLAB中原型化的隨機森林代碼移植到任何其他語言。然後你需要知道每棵樹是如何工作的，所以你可以用目標語言實現它。

希望你明白了，或者明白我的疑問;）

感謝您的回答！

最佳，帕特里克

來源

2015-09-23 muuh

發現瞭如何檢查樹木，通過運行view()命令。例如。用於檢查的例子的第一樹：

>> view(B.Trees{1}) 
Decision tree for classification 
1 if x2<650 then node 2 elseif x2>=650 then node 3 else 0 
2 if x1<4.5 then node 4 elseif x1>=4.5 then node 5 else 1 
3 class = 0 
4 class = 0 
5 class = 1

通過使一些更多的參數到view()命令，樹也可以可視化：

view(B.Trees{1},'mode','graph')

來源

2015-09-24 09:18:42 muuh

使用和理解MATLAB的TreeBagger（隨機森林）方法

回答

相關問題