envi随机森林分类插件 envi随机森林工具
随机森林算法(Randomforestalgorithm)是对bagging算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做了一定限制,使得生成的决策树之间没有关联,从而提升算法效果.
利用遥感对森林植被分类,整个研究需要较高分辨率的影像或者多时相影像来实现具体要根据研究区森林植被情况,确定技术路线,最后确定相应的指标体系来进行分类问题比较大,只能给你思路上的帮助了如果有具体问题,可私信交流!
怎么使用随机森林进行分类?随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要.对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结.以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求.将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美.
如何能将sklearn里随机森林分类树的结构给画出来给你提供个思路吧,我也没实现过.randomforeast模型有estimators_属性,可以获取到各个树,对每一个树,又有tree_属性,可以获取到每个树的结构,用这些信息作图.
r使用随机森林实现所属类别的概率吗用R做随机森林,先用训练集建模,之后用测试集进行预测,为什么总是显示allargumentsmusthavethesamelength?代码如下sub<-sample(1:nrow(dx),round(nrow(partd)/4))x1.rf<-randomForest(X1T~.,data=dx,importance=T,subset=-sub)pre1<-predict(x1.rf,data=dx,subset=sub)另外,随机森林的结果里给出的confusionmatrix是什么意思?和预测错误
你好,我刚学习ENVI软件,有一个作业是用ENVI做森林资源动态监测,可以指导一下.你就用两副影像,分别提取出森林面积,然后比较一下大小,看看哪里的面积大了,哪里的面积小了就行了
怎样用随机森林算法实现文本分类不了解什么是随机森林.感觉应该是一种算法.如果做计算机视觉建议你用OpenCV,R语言主要用在统计分析、机器学习领域.你找几篇这方面的文献看看别人跟你做类似课题时是用C++还是R.
机器学习小白提问 随机森林做分类预测时,为什么精度这么高,高的一看就不对随机森林 指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器.
envi下载的插件发在什么地方C:\Program Files\Exelis\ENVI50\extensions,主要是找到最后的那个文件夹!
分类系统中怎样将两个随机森林合并为一个不重复就把中文字放置set集合中.set set = new hashSet();set.add((char)random.nextInt(40870-19968)+19968);迭代放置数组中