我正在做一个关于随机森林算法的研究项目。我发现了许多算法的实现，但代码的主要部分通常用Fortran编写，而我完全天真。
我必须编辑代码，更改主要参数（如树深度，特征变量数量等），并在每次运行期间跟踪算法的性能。
目前我正在使用“Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-”。 train和predict函数是matlab mex文件，无法打开或编辑。任何人都可以给我一些关于做什么的建议，或者是否有一个有效且完全基于matlab的随机森林版本。
我仔细阅读了randomforest-matlab。不幸的是，主要的培训部分是一个dll文件。通过阅读更多，我的大多数奇迹现在已经解决。我的问题主要是如何同时运行几棵树。
答案 0 :(得分：5)
你看过这些图书馆吗？
答案 1 :(得分：2)
如果你正在做一个关于它的研究项目，最好的办法可能是用C语言自己实现单独的树训练，然后编写Mex包装器。我从一个ID3树开始（例如在尝试使用C4.5之前。）然后编写随机的森林代码本身，一旦你编写树代码，就不那么难了。
您会：
我已经从头开始实现它们，所以一旦你发布了一些自己的代码，我就可以提供帮助。但我不认为本网站上的任何人都会为您编写代码。
需要努力吗？是。你会以更多的知识和能力走出它吗？ Undoubtably。
答案 2 :(得分：1)
R中有一个很好的库叫做randomForest。它基于Fortran中Breiman的最初实现，但现在主要用C语言记录。
http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html
您可以直接使用您所讨论的主要参数（树深度，要测试的要素数量......）。
答案 3 :(得分：0)
我推荐的另一个图书馆是Weka。它是基于java和lucid。虽然与R相比，性能略有下降。源代码可以从http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/下载