MATLAB随机森林回归模型
MATLAB随机森林回归模型:
调用matlab自带的TreeBagger.m
T=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2');
X=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\train_abalone10.2');
%nTree = round(sqrt(size(X,2)-1));
nTree = 50;
train_data = X(:,1:end-1);train_label = X(:,end); test_data = T(:,1:end-1);
Factor = TreeBagger(nTree, train_data, train_label,'Method','regression');
[Predict_label,Scores] = predict(Factor, test_data);
%Predict_label=cellfun(@str2num,Predict_label(1:end));
MZE = mean(round(Predict_label) ~= T(:,end))
MAE = mean(abs(round(Predict_label) - T(:,end)))
调用外部函数forestTrain.m来自https://github.com/karpathy/Random-Forest-Matlab
T=textread('E:\datasets-orreview\ordinal-regression\ERA\matlab\test_ERA.1');
X=textread('E:\datasets-orreview\ordinal-regression\ERA\matlab\train_ERA.1');
opts= struct;
opts.depth= 9;
opts.numTrees= 60;
opts.numSplits= 5;
opts.verbose= true;
opts.classifierID= 2; % weak learners to use. Can be an array for mix of weak learners too
train_data = X(:,1:end-1);train_label = X(:,end); test_data = T(:,1:end-1);
tic;
m= forestTrain(train_data, train_label, opts);
timetrain= toc;
tic;
yhatTrain = forestTest(m, test_data);
timetest= toc;
MZE = mean(round(yhatTrain) ~= T(:,end))
MAE = mean(abs(round(yhatTrain) - T(:,end)))
MATLAB随机森林回归模型的更多相关文章
- 机器学习之路:python 集成回归模型 随机森林回归RandomForestRegressor 极端随机森林回归ExtraTreesRegressor GradientBoostingRegressor回归 预测波士顿房价
python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.dat ...
- 机器学习实战基础(三十八):随机森林 (五)RandomForestRegressor 之 用随机森林回归填补缺失值
简介 我们从现实中收集的数据,几乎不可能是完美无缺的,往往都会有一些缺失值.面对缺失值,很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除,这是一种有效的方法,但是有时候填补缺失值会比直接丢弃样本效果更好, ...
- pyspark RandomForestRegressor 随机森林回归
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jun 8 09:27:08 2018 ...
- 随机森林学习-sklearn
随机森林的Python实现 (RandomForestClassifier) # -*- coding: utf- -*- """ RandomForestClassif ...
- RandomForest 随机森林算法与模型参数的调优
公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林(RandomForest)算法. 1,集成算法之 bagging 算法 在前边的文章& ...
- [Python] 波士顿房价的7种模型(线性拟合、二次多项式、Ridge、Lasso、SVM、决策树、随机森林)的训练效果对比
目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regressi ...
- Python机器学习笔记——随机森林算法
随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代 ...
- 随机森林random forest及python实现
引言想通过随机森林来获取数据的主要特征 1.理论根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系 ...
- 100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战(信用卡欺诈预测)
本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充 前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随 ...
随机推荐
- [HDOJ5543]Pick The Sticks(DP,01背包)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5543 题意:往长为L的线段上覆盖线段,要求:要么这些线段都在L的线段上,要么有不超过自身长度一半的部分 ...
- mysql数据小姿势
CREATE TABLE `information` ( `NUMBER` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,//将number设为自增字段 `USER_NAM ...
- 利用PinYin4j 实现List中的对象按数字,字母, 汉字排序
要排序的对象: import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.pinyin4j.format.HanyuPi ...
- Javascript 简单学习
一直就崇拜JS如此牛叉的来操作Html标签, 抽出时间来学习学习,哈哈. Js是Netscape公司语言, 基于对象和事件驱动. 与Java不同之处: 1:所属公司不同 2:js是基于对象,java是 ...
- Scrum Meeting---Three(2015-10-27)
今日已完成任务和明日要做的任务 姓名 今日已完成任务 今日时间 明日计划完成任务 估计用时 董元财 今日我学习了Java Web,同时安装好了我的MySQL 4h 进行数据库设计以及Web项目的创建 ...
- 装了maven插件的eclipse中M2_REPO无法编辑、删除(转)
今天用了新版本的eclipse,用maven在命令行生成了一个普通项目.导入eclipse之后发现本地仓库的路径不正确. 显示的为 user.path/.m2/repository 但是我的仓库早已经 ...
- c trans
#define BUFSIZE 100 char buf[BUFSIZE]; ; int getch(void) { )? buf[--bufp] : getchar(); } void ungetc ...
- 【转】C/C++ struct/class/union内存对齐
原文链接:http://www.cnblogs.com/Miranda-lym/p/5197805.html struct/class/union内存对齐原则有四个: 1).数据成员对齐规则:结构(s ...
- Java存储过程调用CallableStatement
什么是存储过程? 一个存储过程是一个可编程的函数,它在数据库中创建并保存.它可以有SQL语句和一些特殊的控制结构组成.当希望在不同的应用程序或平台上执行相同的函数,或者封装特定功能时,存储过程是非常有 ...
- (二)ubuntu学习前传—uboot常见命令
1.uboot命令类似于linux行缓冲命令行,当我们向终端命令行输入命令的时候,这些命令没有立即被系统识别,而是被缓冲到一个缓存区(也就是系统认为我换没有输入完),当我们按下回车键(换行)后,系统就 ...