java实现随机森林RandomForest的示例代码

作者：袖梨 2022-06-29

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
 *
 */
publicclassRandomForest {
  List mSamples;
  List mCarts;
  doublemFeatureRate;
  intmMaxDepth;
  intmMinLeaf;
  Random mRandom;
  /**
   * 加载数据  回归树
   * @param path
   * @param regex
   * @throws Exception
   */
  publicvoidloadData(String path,String regex)throwsException{
    mSamples =newArrayList();
    BufferedReader reader =newBufferedReader(newFileReader(path));
    String line =null;
    String splits[] =null;
    Sample sample =null;
    while(null!= (line=reader.readLine())){
      splits = line.split(regex);
      sample =newSample();
      sample.label = Double.valueOf(splits[0]);
      sample.feature =newArrayList(splits.length-1);
      for(inti=0;i(iters);
    Cart cart =null;
    for(intiter=0;iter s =newArrayList(mSamples.size());
      for(inti=0;i samples = Cart.loadTestData("F:/2016-contest/20161001/valid_data_1.csv",true,",");
    doublesum =0;
    for(Sample s:samples){
      doubleval = 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());
  }
 
}

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