treebagger 怎么设置参数
时间: 2023-09-11 21:11:14 浏览: 42
TreeBagger是MATLAB中的一个函数,用于实现随机森林算法。在使用TreeBagger函数时,可以设置一些参数来调整模型的性能。以下是一些常用的参数设置:
1. NumTrees:指定随机森林中树的数量。默认值为100。
2. Method:指定决策树的类型。可以选择classification(用于分类问题)或者regression(用于回归问题)。
3. MinLeafSize:指定叶子节点的最小样本数。默认值为1。
4. MaxNumSplits:指定每个节点的最大分裂次数。默认值为1。
5. SampleWithReplacement:指定是否使用有放回抽样。默认值为true。
6. PredictMethod:指定预测方法。可以选择classification或者regression。
7. Prior:指定先验概率。默认值为类别频率。
8. Cost:指定分类错误的成本。默认值为[0 1;1 0](即分类错误的成本为1)。
例如,以下代码片段展示了如何使用TreeBagger函数,并设置一些参数:
```matlab
tb = TreeBagger(50,X,Y,'Method','classification','NumPredictorsToSample',3,'OOBPrediction','on','OOBVarImp','on');
```
在这个例子中,我们创建了一个包含50棵决策树的随机森林,使用分类方法进行分类,每次随机选择3个特征进行分裂,开启OOBPrediction和OOBVarImp功能。