java 随机森林算法代码

时间: 2023-09-19 22:12:22 浏览: 50
下面是一个简单的Java随机森林算法的实现代码示例: ``` import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class RandomForest { private List<DecisionTree> forest; private int numTrees; private int maxDepth; private int minLeafSize; private int numFeatures; public RandomForest(int numTrees, int maxDepth, int minLeafSize, int numFeatures) { this.numTrees = numTrees; this.maxDepth = maxDepth; this.minLeafSize = minLeafSize; this.numFeatures = numFeatures; this.forest = new ArrayList<DecisionTree>(); } public void train(List<DataPoint> data) { int numDataPoints = data.size(); for (int i = 0; i < numTrees; i++) { // Randomly select a subset of features List<Integer> featureIndices = new ArrayList<Integer>(); for (int j = 0; j < numFeatures; j++) { featureIndices.add(j); } Collections.shuffle(featureIndices); featureIndices = featureIndices.subList(0, numFeatures); // Randomly select a subset of data points List<DataPoint> subset = new ArrayList<DataPoint>(); for (int j = 0; j < numDataPoints; j++) { int index = new Random().nextInt(numDataPoints); subset.add(data.get(index)); } // Build a decision tree using the selected features and data points DecisionTree tree = new DecisionTree(maxDepth, minLeafSize, featureIndices); tree.train(subset); forest.add(tree); } } public int predict(DataPoint data) { int numTrees = forest.size(); int[] predictions = new int[numTrees]; for (int i = 0; i < numTrees; i++) { predictions[i] = forest.get(i).predict(data); } // Return the mode of the predictions int mode = predictions[0]; int maxCount = 0; for (int i = 0; i < numTrees; i++) { int count = 0; for (int j = 0; j < numTrees; j++) { if (predictions[j] == predictions[i]) { count++; } } if (count > maxCount) { mode = predictions[i]; maxCount = count; } } return mode; } } ``` 请注意,上述代码中的 `DataPoint` 和 `DecisionTree` 类并未给出,因此你需要根据自己的数据结构实现它们。此外,这个实现仅作为参考,你可以根据自己的需求进行修改和改进。

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