如何在java中利用RandomForest实现一个随机森林效果
如何在java中利用RandomForest实现一个随机森林效果？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策树的生成过程中中，在属性的选择上增加了依一定概率选择属性，在这些属性中选择最佳属性及分割点，传统做法一般是全部属性中去选择最佳属性，这样随机森林有了样本选择的随机性，属性选择的随机性，这样一来增加了每个分类器的差异性、不稳定性及一定程度上避免每个分类器的过拟合（一般决策树有过拟合现象），由此组合分类器增加了最终的泛化能力。下面是代码的简单实现
/**
* 随机森林 回归问题
* @author ysh 1208706282
*
*/
public class RandomForest {
List mSamples;
List mCarts;
double mFeatureRate;
int mMaxDepth;
int mMinLeaf;
Random mRandom;
/**
* 加载数据 回归树
* @param path
* @param regex
* @throws Exception
*/
public void loadData(String path,String regex) throws Exception{
mSamples = new ArrayList();
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(path));
String line = null;
String splits[] = null;
Sample sample = null;
while(null != (line=reader.readLine())){
splits = line.split(regex);
sample = new Sample();
sample.label = Double.valueOf(splits[0]);
sample.feature = new ArrayList(splits.length-1);
for(int i=0;i(iters);
Cart cart = null;
for(int iter=0;iter s = new ArrayList(mSamples.size());
for(int i=0;i samples = Cart.loadTestData("F:/2016-contest/20161001/valid_data_1.csv", true, ",");
double sum = 0;
for(Sample s:samples){
double val = forest.classify(s);
sum += (val-s.label)*(val-s.label);
System.out.println(val+" "+s.label);
}
System.out.println(sum/samples.size()+" "+sum);
System.out.println(System.currentTimeMillis());
}
} 看完上述内容，你们掌握如何在java中利用RandomForest实现一个随机森林效果的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
当前题目：如何在java中利用RandomForest实现一个随机森林效果
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