0

我在 matlab 2011b 中使用带有“Bag”的 fitensemble 函数进行分类，方法如下：

fitensemble(特征, classLabels,'Bag',10,'tree','type', 'classification');

有人可以告知构建每个决策树的 fitensemble 选择特征吗？它是否为每棵树选择所有特征的子集（就像原始的 Breiman 的随机森林一样）？或者它选择所有特征来构建每棵树？

例如，如果数据集中有 500 个特征，每棵树是基于 500 个特征构建的，还是随机选择 500 个特征的子集来构建每棵树？

4

1 回答 1

1

看一下 和的NVarToSample性质。您可以将其设置为正整数或“全部”。默认情况下，分类使用“全部”进行提升，使用变量数量的平方根进行装袋（您的情况）。对于回归，它使用“全部”进行提升，使用 1/3 的变量数量进行装袋。ClassificationTree.templateRegressiontree.templatefitensemble

于 2013-01-07T10:08:52.457 回答