随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要.对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结.以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求.将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美.

随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的.在得到森林之后,当有一个新的输 入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本 为那一类. 在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意 - 采样与完全分裂.首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行、列的采样.对于行采样,采用有放回的方式,也就是在采样得到的样本集合中,可能有重复的样本.假设输入样本为n个,那 么采样的样本也为n个.

用R做随机森林,先用训练集建模,之后用测试集进行预测,为什么总是显示allargumentsmusthavethesamelength?代码如下sub

不了解什么是随机森林.感觉应该是一种算法.如果做计算机视觉建议你用OpenCV,R语言主要用在统计分析、机器学习领域.你找几篇这方面的文献看看别人跟你做类似课题时是用C++还是R.

随机,指依照情势;自由组合.《陈书·徐世谱传》:＂世谱性机巧,谙解旧法,所造器械,并随机损益,妙思出人.＂ 宋陈亮《酌古论·崔浩》:＂而不知事固有随机立权者,乌可以琐琐顾虑哉!＂鲁迅《集外集拾遗补编·＂骗月亮＂》:＂他们只想到将来会碰到月亮,放鞭炮去声援,却没有想到也会碰到天狗.并且不知道即使现在并不声援,将来万一碰到月亮时,也可以随机说出一番道理来敷衍过去的.＂

利用遥感对森林植被分类,整个研究需要较高分辨率的影像或者多时相影像来实现具体要根据研究区森林植被情况,确定技术路线,最后确定相应的指标体系来进行分类问题比较大,只能给你思路上的帮助了如果有具体问题,可私信交流!

数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材. 数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等.数据和信息是不可分离的,数据是信息的表达,信息是数据的内涵.

是自己选的没错保留多少靠经验,根据样本数和特征维度比例

不是.随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量. Python为最大特征数提供了多个可选项. 下面是其中的几个:Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用他们.这种情况下,每颗树都没有任何的限制.sqrt :此选项是每颗子树可以利用总特征数的平方根个. 例如,如果变量(特征)的总数是100,所以每颗子树只能取其中的10个.“log2”是另一种相似类型的选项.0.2:此选项允许每个随机森林的子树可以利用变量(特征)数的20%.如果想考察的特征x%的作用, 我们可以使用“0.X”的格式.

下面是几种合法的定义 char s3[][3]={{ 'a', 'x', 'y'}}; //这个代表有一行 char s3[][3]={ {'a', 'x'}, {'y'}}; //这个是两行 char s3[][3]={ {'a'}, {'x'}, {'y'}};//这个是三行 看出区别了吧. 对于定长数组,必须显示的表现出它有几行.