opencv使用随机森林

OpenCV提供了随机森林的C++实现（RTrees），同时也提供了Python接口。下面是使用OpenCV进行随机森林分类和回归的步骤：

1.导入必要的库和数据集

import cv2 as cv
import numpy as np

# 导入数据集
data = np.loadtxt('data.txt', dtype=np.float32, delimiter=',')
labels = np.loadtxt('labels.txt', dtype=np.float32)

2.将数据集分为训练集和测试集

train_data = data[:80]
train_labels = labels[:80]
test_data = data[80:]
test_labels = labels[80:]

3.创建随机森林模型并训练

# 创建随机森林模型
model = cv.ml.RTrees_create()

# 设置参数
model.setMaxDepth(10)
model.setMinSampleCount(2)
model.setRegressionAccuracy(0)
model.setUseSurrogates(False)
model.setMaxCategories(16)
model.setPriors(np.float32([1,1]))
model.setCalculateVarImportance(True)
model.setActiveVarCount(0)
model.setTermCriteria((cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.01))

# 训练模型
model.train(cv.ml.TrainData_create(train_data, cv.ml.ROW_SAMPLE, train_labels))

4.使用模型进行预测

# 对测试集进行预测
_, result = model.predict(test_data)

# 计算准确率
accuracy = (result == test_labels).mean()
print('Accuracy:', accuracy)