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如何在java中利用RandomForest实现一个随机森林效果

如何在java中利用RandomForest实现一个随机森林效果?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法,Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集,让该学习算法训练多轮,每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取,大小一般跟原始训练集相当,这样依次训练多个弱分类器,最终的分类由这些弱分类器组合,对于分类问题一般采用多数投票法,对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上,每个弱分类器都是决策树,决策树的生成过程中中,在属性的选择上增加了依一定概率选择属性,在这些属性中选择最佳属性及分割点,传统做法一般是全部属性中去选择最佳属性,这样随机森林有了样本选择的随机性,属性选择的随机性,这样一来增加了每个分类器的差异性、不稳定性及一定程度上避免每个分类器的过拟合(一般决策树有过拟合现象),由此组合分类器增加了最终的泛化能力。下面是代码的简单实现

/**
 * 随机森林 回归问题
 * @author ysh  1208706282
 *
 */
public class RandomForest {
  List mSamples;
  List mCarts;
  double mFeatureRate;
  int mMaxDepth;
  int mMinLeaf;
  Random mRandom;
  /**
   * 加载数据  回归树
   * @param path
   * @param regex
   * @throws Exception
   */
  public void loadData(String path,String regex) throws Exception{
    mSamples = new ArrayList();
    BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(path));
    String line = null;
    String splits[] = null;
    Sample sample = null;
    while(null != (line=reader.readLine())){
      splits = line.split(regex);
      sample = new Sample();
      sample.label = Double.valueOf(splits[0]);
      sample.feature = new ArrayList(splits.length-1);
      for(int i=0;i(iters);
    Cart cart = null;
    for(int iter=0;iter s = new ArrayList(mSamples.size());
      for(int i=0;i samples = Cart.loadTestData("F:/2016-contest/20161001/valid_data_1.csv", true, ",");
    double sum = 0;
    for(Sample s:samples){
      double val = forest.classify(s);
      sum += (val-s.label)*(val-s.label);
      System.out.println(val+" "+s.label);
    }
    System.out.println(sum/samples.size()+" "+sum);
    System.out.println(System.currentTimeMillis());
  }

}

看完上述内容,你们掌握如何在java中利用RandomForest实现一个随机森林效果的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!


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