matlab - 随机森林代码审查

Question

我正在做一个关于随机森林算法的研究项目。我发现了该算法的许多实现，但代码的主要部分通常是用 Fortran 编写的，而我完全不了解它。

我必须编辑代码，更改主要参数（如树深度、特征变量的数量……）并在每次运行期间跟踪算法的性能。

目前我正在使用“ Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02- ”。train 和 predict 函数是 matlab mex 文件，不能打开或编辑。任何人都可以给我一条关于该做什么的建议，或者是否有一个有效且完全基于 matlab 的随机森林版本。

我已经仔细阅读了 randomforest-matlab。不幸的是，主要的培训部分是一个 dll 文件。通过阅读更多，我的大部分奇迹现在都解决了。我的问题主要是如何同时运行几棵树。

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你看过这些库吗？

于 2011-09-17T00:58:56.440 回答

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如果你正在做一个研究项目，最好的办法可能是自己用 C 实现单个树训练，然后编写 Mex 包装器。我会从一个 ID3 树开始（例如在尝试 C4.5 之前）。然后编写随机森林代码本身，一旦你编写了树代码，这并不难。

你会：

我自己从头开始实现了它们，因此一旦您发布了一些自己的代码，我可以提供帮助。但我不认为这个网站上的任何人会为你编写代码。

会不会费力？是的。你会比以前拥有更多的知识和能力吗？毫无疑问。

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R 中有一个不错的库，叫做 randomForest。它基于 Fortran 中 Breiman 的原始实现，但现在主要用 C 重新编码。

您谈论的主要参数（树深度，要测试的功能数量，...）是直接可用的。

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我推荐的另一个库是 Weka。它是基于 java 和 lucid。虽然与 R 相比，性能略有下降。源代码可以从http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/下载

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