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R語言分類算法之隨機森林
2017-05-29
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R語言分類算法之隨機森林

1.原理分析:
隨機森林是通過自助法(boot-strap)重采樣技術(shù),從原始訓(xùn)練樣本集N中有放回地重復(fù)隨機抽取k個樣本生成新的訓(xùn)練集樣本集合,然后根據(jù)自助樣本集生成k個決策樹組成的隨機森林,新數(shù)據(jù)的分類結(jié)果按照決策樹投票多少形成的分數(shù)而定.
通俗的理解為由許多棵決策樹組成的森林,而每個樣本需要經(jīng)過每棵樹進行預(yù)測,然后根據(jù)所有決策樹的預(yù)測結(jié)果最后來確定整個隨機森林的預(yù)測結(jié)果.隨機森林中的每一顆決策樹都為二叉樹,其生成遵循自頂向下的遞歸分裂原則,即從根節(jié)點開始依次對訓(xùn)練集進行劃分.在二叉樹中,根節(jié)點包含全部訓(xùn)練數(shù)據(jù),按照節(jié)點不純度最小原則,分裂為左節(jié)點和右節(jié)點,他們分別包含訓(xùn)數(shù)據(jù)的一個子集,按照同樣的規(guī)則,節(jié)點繼續(xù)分裂,直到滿足分支停止規(guī)則,停止生長.
1.首先我們用N來表示原始訓(xùn)練集樣本的個數(shù),用M來表示變量的數(shù)目.
2.其次我們需要確定一個定值m,該值被用來決定當(dāng)在一個節(jié)點上做決定時,會使用到多少個變量.m

fit_rf=randomForest(Species~.,data=data_train,mtry=4,importance=TRUE,ntree=1000)
fit_rf[1:length(fit_rf)]

 

2)作圖


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