随机森林数学建模绘图
时间: 2023-10-20 07:06:51 浏览: 52
随机森林的数学建模和绘图过程如下:
1. 首先,从原始数据集中随机选择一个子样本集(有放回抽样),通这个子样本集的大小与原始数据集相同。
2. 然后,对于每个子样本集,随机选择特定数量的特征进行模型训练。
3. 接下来,使用选定的特征和子样本集来构建决策树。在构建每个决策树时,使用常见的决策树算法(例如CART算法)。
4. 重复步骤1-3,直到构建了足够数量的决策树。
5. 当需要进行预测时,所有构建的决策树都会对输入样本进行预测。最终的预测结果是根据所有决策树的预测结果进行投票或平均得到的。
至于绘图方面,随机森林的绘图通常是通过可视化决策树来实现的。这可以通过使用一些可用的绘图工具(如Graphviz)来实现,该工具可以将决策树以图形的方式展示出来。
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