在Weka的3.7

精确实施随机森林的在审查原Breiman（2001）纸以及一些其他董事会的职位，我与使用WEKAs随机森林实施的实际过程稍有困惑。没有一个来源足够详尽，许多甚至相互矛盾。在Weka的3.7

它是如何具体工作，这步骤进行？

我的理解至今：

对于每个树为训练数据被创建
只有定义大小的可用功能的随机子集相同大小的引导样品（参数可以在WEKA中选择）被考虑用于每个节点
关于使用的基础树学习器，我发现2006年的一篇文章说明是一个修改过的REPTree。
树是完全成长，不修剪。
多数票应用（在精度，性能指标的情况下）

我的问题：

实际使用的引导取样？
REPTree仍在使用中或者自那以后算法发生了变化？

澄清这些问题将帮助了我很多！

来源

2013-10-02 ateich

回答您的问题

套袋（引导聚集）确实使用。您可以查看在代码上线529
看来，RandomTree使用，对行看到530

此信息是从Weka的3.7.5，我相信这是正确的一切回到版本3.6.8，但我没有检查源代码。

来源

2013-10-02 15:01:50 Walter

非常感谢，第一个问题解决了。它的确使用了RandomTree，但问题依然存在于RT的基础上 - CART或REPTree可能但不是确定的。 – ateich

我不确定你对Java的熟悉程度，但是你可以比较两个buildTree（）方法：[RandomTree]（http://grepcode.com/file/repo1.maven.org/maven2/nz.ac.waikato。 cms.weka/weka-dev/3.7.5/weka/classifiers/trees/RandomTree.java＃991），[RepTree]（http://grepcode.com/file/repo1.maven.org/maven2/nz.ac .waikato.cms.weka/WEKA-dev的/ 3.7.5/WEKA /分类/树木/ REPTree.java＃503）。对我来说，他们看起来非常相似，但我找不到最近的消息来源说他们是一样的。 – Walter

谢谢我看看。据说它是REPTree的一个稍微修改过的版本。虽然在家里检查出来，但在手机屏幕上看不到任何东西。谢谢 – ateich

回答

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