随机森林分类程序

最新推荐文章于 2025-12-20 17:21:30 发布
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#算法

该文展示了针对鸢尾花数据集的分类结果，使用了混淆矩阵和分类报告进行评估。模型在Iris-setosa类别上达到完美预测，对Iris-versicolor和Iris-virginica的精度分别为95%和92%，整体准确率为97.78%。

 
Confusion Matrix:
[
   [14 0 0]
   [ 0 18 1]
   [ 0 0 12]
]
Classification Report:
               precision       recall     f1-score       support
Iris-setosa        1.00         1.00        1.00         14
Iris-versicolor    1.00         0.95        0.97         19
Iris-virginica     0.92         1.00        0.96         12
micro avg          0.98         0.98        0.98         45
macro avg          0.97         0.98        0.98         45
weighted avg       0.98         0.98        0.98         45
 
Accuracy: 0.9777777777777777

 

GEE：随机森林分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）
养乐多的博客
04-04 1万+
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行随机森林分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量，运行随机森林分类器教程，计算随机森林分类结果的精度，优化随机森林分类算法的参数，打印各个变量特征的贡献度等步骤的方法和代码。本教程可以应用于多种分类场景，包括土地利用分类、种植区提取（大蒜、小麦、玉米等）、局部气候区分类、植被分类等多种场景。
随机森林的回归与分类
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
06-15 1016
随机森林（Random Forest，RF），是Bagging的一个扩展变体，以决策树为个体学习器，利用多棵树对样本进行训练并预测的一种集成模型的分类器。集成模型中的每棵树构建时的样本都是由训练集经过有放回的抽样获取。 个体决策树学习器通常具有高方差、容易过拟合的特点，与决策树的深度有关。随机森林集成学习构建通过有放回的抽取样，每次随机抽取一定数量的特征，构建过程中随机性能够产生具有不同预测错误的决策树，通过取这些决策树的平均，能够消除部分错误，降低方差，通常比决策拥有更好的学习效果。随机森林改变了决策树
随机森林回归与分类
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
07-08 1312
个体决策树学习器通常具有高方差、容易过拟合的特点，与决策树的深度有关。随机森林集成学习构建通过有放回的抽取样，每次随机抽取一定数量的特征，构建过程中随机性能够产生具有不同预测错误的决策树，通过取这些决策树的平均，能够消除部分错误，降低方差，通常比决策树有更理想的学习效果。随机森林改变了决策树容易过拟合的问题，即可以学习分类问题，也可以学习回归的问题。例如在学习分类时，采用Bagging投票的方式选择类别频次最高的，学习回归问题时，可直接取每颗树结果的平均值。在scikit-learn工具的实现过程中，取的是
Python算法：随机森林分类
北天的博客
11-06 6421
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习。
Matlab TreeBagger随机森林分类实例
wokaowokaowokao12345的专栏
04-21 4909
例子 clc; clear all; close all; rng(6,'twister') % 载入数据，花的数据 load fisheriris % 随机划分训练数据和验证数据 index = logical(randi([0 1],1,150)); % 训练数据 Xtt = meas(index,:); Ytt = species(index,:); b = TreeBagger(50,Xtt,Ytt,'OOBPredictorImportance','On'); % 模型性能 figur
【模型参数优化】网格搜索对随机森林分类模型进行参数寻优【附python实现代码】
学无止境、积少成多、厚积薄发
05-04 2820
网格搜索对随机森林分类模型进行参数寻优【附python实现代码】
基于随机森林的分类算法的matlab简单实现
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weixin_52519143的博客
02-15 1万+
基于随机森林的分类算法的matlab的简单实现
matlab 随机森林 所分类,随机森林分类器matlabv/s Python
weixin_28846179的博客
03-17 716
问题用两种不同的编程语言(如MATLAB和Python)实现一个随机森林会产生不同的结果，原因有很多。在首先，请注意，在同一数据上训练的两个随机森林的结果在设计上永远不会完全相同：随机森林通常在每个分割处随机选择特征，并在每棵树的构造中使用自举样本。在其次，不同的编程语言可能会为随机林的超参数设置不同的默认值(例如，scikit learn的随机林分类器使用gini作为其度量分割质量的默认标准)第...
用python 写个遥感影像随机森林分类的代码
weixin_42578963的博客
02-11 927
好的，以下是一个简单的 Python 随机森林影像分类代码示例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import make_classification # 生成随机影像数据 X, ...
基于MATLAB MATLAB PCA-RF主成分降维的随机森林分类预测模型
2501_90804007的博客
03-03 1820
PCA-RF主成分降维的随机森林分类预测模型输出累计解释方差比例图、主成分贡献度图、三维荧光图、预测值与真实值对比图以及混淆矩阵。程序基于Matlab，结构清晰注释丰富，替换数据就可以使用。PCA-RF主成分降维的随机森林分类预测模型输出累计解释方差比例图、主成分贡献度图、三维荧光图、预测值与真实值对比图以及混淆矩阵。程序基于Matlab，结构清晰注释丰富，替换数据就可以使用。
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基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战
10-17
【项目实战】基于Python实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目 资料说明：包括数据集+源代码+Pdf文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)获取数据； 3)数据预处理： (1)导入程序库并读取数据 ...
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08-18
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09-06
你可以按照代码中的指示运行程序，观察模型的表现，然后根据自己的需求调整参数，将随机森林模型融入到自己的算法中。 在实际应用中，随机森林不仅适用于二分类，还支持多分类问题，且对大数据集处理能力强。它还...
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08-18
内容概要：本文介绍了一种利用改进的鲸鱼优化算法（GSWOA）来优化随机森林模型的MATLAB程序，适用于二分类和多分类任务。该程序不仅实现了参数优化，还提供了详细的注释和多种可视化图表，如分类预测图、迭代优化图...
LeetCode热题100--70. 爬楼梯--简单
最新发布
2301_80071187的博客
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这道题考察爬楼梯问题，每次可以爬1或2个台阶，求爬到n阶的不同方法数。采用动态规划解法，初始化dp数组，dp[0]=1，dp[1]=1。对于i≥2，dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]，即当前台阶的方法数等于前两个台阶方法数之和。最终返回dp[n]即为结果。该解法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。
智驾空间智能、物理智能、世界模型相关的最新论文和开源算法链接
Bonaventure的博客
12-16 1026
这些资源涵盖了2025年自动驾驶领域的前沿研究，从空间推理到物理建模和世界模拟，提供了丰富的开源工具和理论框架。建议用户通过链接深入探索论文和代码，以应用于实际项目或进一步研究。如果您需要更详细的解读或特定应用建议，请随时补充信息！
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
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(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
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我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
【算法笔记】AC自动机
u012559967的专栏
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AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
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