随机森林训练样本的流程图
时间: 2023-12-27 11:24:02 浏览: 31
```随机森林训练样本的流程图:
1. 创建随机森林
2. 从n维特征中随机选择k维特征,其中k=log2(n)
3. 根据基尼指数选择最优属性对二叉树进行训练
4. 进行进一步的可视化,包括与归一化的PLG表达(图4F)和相应的多维比例图(图4G)关联
5. 运行Wilcoxon测试以确定富含Apobec的样品/未富集的样品
```
相关问题
随机森林算法的流程图
随机森林是一种集成学习算法,它由多个决策树组成。下面是随机森林算法的流程图:
1. 输入训练数据集。
2. 对于每棵决策树:
- 从训练数据集中进行有放回抽样,构建一个随机子集(bootstrap样本)。
- 随机选择特征子集。
- 使用选定的特征子集和bootstrap样本构建一棵决策树。
3. 输出随机森林,包含多棵决策树。
4. 对于新的输入样本:
- 对于每棵决策树,使用该样本进行预测。
- 统计每个类别的预测结果。
- 根据投票或平均值确定最终的预测结果。
随机森林算法分类流程图
随机森林算法的分类流程图如下:
1. 随机选择一定数量的训练样本,可以使用有放回抽样来构建子数据集。
2. 从所有待选特征中随机选取一定数量的特征,用于构建每棵决策树的分裂过程。
3. 对于每棵决策树,使用选定的特征和子数据集,构建一个独立的决策树模型。
4. 对于每个决策树,根据输入样本进行分类判断,并得到每个决策树的分类结果。
5. 统计每个分类结果的出现次数,选取出现次数最多的分类结果作为随机森林的最终分类结果。
请注意,上述流程图仅是随机森林算法的一般分类流程,具体的实现可能会有一些细微的差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [随机森林算法](https://blog.csdn.net/weixin_41984456/article/details/127438804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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