Question

我尝试使用MATLAB的TreeBagger方法，该方法实现了一个随机森林。

我得到了一些结果，并且可以在训练分类器后在MATLAB中进行分类。但是，我想＆＃34;看＆＃34;树木，或想知道分类是如何运作的。

例如，让我们运行这个最小的例子，我在这里找到：Matlab treebagger example

所以，我最终得到了一个存储在＆＃34; B＆＃34;中的分类器。我该如何检查树木？就像查看每个节点一样，查看决策的标准（例如功能）？输入B会返回：

B = 

  TreeBagger
Ensemble with 20 bagged decision trees:
           Training X:                [6x2]
           Training Y:                [6x1]
               Method:       classification
                Nvars:                    2
         NVarToSample:                    2
              MinLeaf:                    1
                FBoot:                    1
SampleWithReplacement:                    1
 ComputeOOBPrediction:                    0
     ComputeOOBVarImp:                    0
            Proximity:                   []
           ClassNames:             '0'             '1'

我看不到B.trees左右的内容。

后续问题将是：如何将您在MATLAB中原型化的随机森林代码移植到任何其他语言。然后，您需要知道每棵树的工作原理，以便您可以用目标语言实现它。

我希望你明白这一点，或者理解我的疑问;）

感谢您的回答！

最佳，帕特里克

Answer 1

通过运行view()命令，了解如何检查树。例如。用于检查示例的第一个树：

>> view(B.Trees{1})
Decision tree for classification
1 if x2<650 then node 2 elseif x2>=650 then node 3 else 0
2 if x1<4.5 then node 4 elseif x1>=4.5 then node 5 else 1
3 class = 0
4 class = 0
5 class = 1

通过向view()命令传递更多参数，树也可以可视化：

view(B.Trees{1},'mode','graph')

Answer 2

查看多个树只需使用循环：

for n=1:30 %number of tree
view(t.Trees{n});
end

you can find the source here

使用和理解MATLAB的TreeBagger（随机森林）方法

2 个答案: