случайный обзор кода леса - PullRequest
Новая
       25

случайный обзор кода леса

3 голосов
/ 28 мая 2011

Я занимаюсь исследовательским проектом по алгоритму случайного леса.Я нашел множество реализаций алгоритма, но основная часть кода часто написана на фортране, хотя я полностью наивен в этом.

Мне нужно отредактировать код, изменить основные параметры (например, глубину дерева)., количество переменных функции, ...) и отслеживание производительности алгоритма во время каждого запуска.

В настоящее время я использую " Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02- ".Функции поезда и прогнозирования представляют собой файлы Matlab Mex и не могут быть открыты или отредактированы.Может кто-нибудь дать мне совет о том, что делать, или есть действительная и полностью основанная на matlab версия случайных лесов.

Я внимательно прочитал randomforest-matlab.К сожалению, основной обучающей частью является файл DLL.Читая больше, большинство моих чудес теперь решено.Мой вопрос в основном состоял в том, как запустить несколько деревьев одновременно.

Ответы [ 4 ]

5 голосов
/ 17 сентября 2011

Вы смотрели на эти библиотеки?

2 голосов
/ 29 мая 2011

Если вы выполняете исследовательский проект, лучше всего реализовать индивидуальное древовидное обучение на C, а затем написать Mex-оболочки.Я бы начал с дерева ID3 (прежде чем пытаться, например, C4.5). Затем напишу сам код случайного леса, который, как только вы напишите код дерева, не будет таким уж сложным.

Вы:

  1. многому научитесь
  2. сможете изменять их сколько угодно
  3. со временем переходите к изучению новогообласти с ними

Я сам реализовал их с нуля, поэтому могу помочь, как только вы опубликуете свой собственный код.Но я не думаю, что кто-нибудь на этом сайте напишет код для вас.

Это потребует усилий?Да.Вы выйдете из этого с большим количеством знаний и способностей, чем у вас было?Undoubtably.

1 голос
/ 07 сентября 2012

В R есть хорошая библиотека, которая называется randomForest.Он основан на оригинальной реализации Бреймана в Фортране, но теперь он в основном перекодируется в C.

http://cran.r -project.org / web / packages / randomForest / index.html

Основные параметры, о которых вы говорите (глубина дерева, количество проверяемых объектов, ...), доступны напрямую.

0 голосов
/ 26 апреля 2013

Другая библиотека, которую я бы порекомендовал, это Weka. Это на основе Java и lucid. Производительность немного отличается, хотя по сравнению с R. Исходный код можно загрузить с http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

...