使用和理解MATLAB的TreeBagger（随机森林）方法

Question

我正在尝试使用MATLAB的TreeBagger方法，该方法实现了一个随机森林。

我得到了一些结果，并且可以在训练分类器之后在MATLAB中进行分类。 但是，我想“看”这些树，或者想知道分类的工作原理。

例如，让我们运行这个最小的示例，我在这里找到： Matlab treebagger示例

因此，我最终得到了存储在“ B”中的分类器。 如何检查树木？ 就像查看每个节点一样，看看是根据哪个标准（例如要素）做出决定的？ 输入B返回：

B = 

  TreeBagger
Ensemble with 20 bagged decision trees:
           Training X:                [6x2]
           Training Y:                [6x1]
               Method:       classification
                Nvars:                    2
         NVarToSample:                    2
              MinLeaf:                    1
                FBoot:                    1
SampleWithReplacement:                    1
 ComputeOOBPrediction:                    0
     ComputeOOBVarImp:                    0
            Proximity:                   []
           ClassNames:             '0'             '1'

我看不到B.trees东西。

接下来的问题是：如何将您在MATLAB中原型化的随机森林代码移植到任何其他语言。 然后，您需要了解每棵树的工作方式，以便可以用目标语言实现它。

希望您能理解，或理解我的询问;）

感谢您的回答！

最好的，帕特里克

Answer 1

通过运行view()命令了解如何检查树。 例如，检查示例的第一棵树：

>> view(B.Trees{1})
Decision tree for classification
1 if x2<650 then node 2 elseif x2>=650 then node 3 else 0
2 if x1<4.5 then node 4 elseif x1>=4.5 then node 5 else 1
3 class = 0
4 class = 0
5 class = 1

通过将更多参数传递给view()命令，也可以将树可视化：

view(B.Trees{1},'mode','graph')

Answer 2

要查看多棵树，只需使用loop：

for n=1:30 %number of tree
view(t.Trees{n});
end

你可以在这里找到源