随机森林分类器

浅谈国有林场森林分类经营于文成

五常市林业局大烟筒林场

摘要：近几年来，由于经营体制不顺，产业单一，林业分类经营问题未能很好解决，再加上严格计划的约束，在实现造林绿化后，部分国有林场不能很快转到高效林业方向上来，从而造成林场效益下降，经营风险承受能力降低，经济上面临越来越大的困难因 此，如何搞好国有林场的森林分类经营，提高商品林经济效益 .对生态公益林实施有效的经营和保护成为国有林场 3前 -生产经营 '活动中面临的重要问题

关键词：经营体制一

分类经营效益

可持续发展

、

引言

偿.服务对象不明确的，由政府补偿

收的森林生态公益林补

随着社会生产的发展 .人类对环境的影响日趋剧烈与此同偿资金主要用于公益林培育、经营管理和新的公益林工程建设

时.森林的生态环境调节功能也越来越受到重视 .林、不但是一我国已有部分省、市在尝试采用一些方法开展生态公益林的补个物质资料生产部门 .同时也是生态公益功能生产部门 但是. 偿在分类经营不能得到有效实施的情况下 .对林业生态公益功能

(二)成立公益林、商品林管理机构，实施分类管理应建立与分类经营相适应的林业管理体制 .将公益林建设纳管理中心，统一组织国家公益林建设，将退耕还林f草)、天然林保范围，以免互相蘑迭 .避免重复建设。各省

浅谈国有林场森林分类经营于文成

五常市林业局大烟筒林场

摘要：近几年来，由于经营体制不顺，产业单一，林业分类经营问题未能很好解决，再加上严格计划的约束，在实现造林绿化后，部分国有林场不能很快转到高效林业方向上来，从而造成林场效益下降，经营风险承受能力降低，经济上面临越来越大的困难因 此，如何搞好国有林场的森林分类经营，提高商品林经济效益 .对生态公益林实施有效的经营和保护成为国有林场 3前 -生产经营 '活动中面临的重要问题

关键词：经营体制一

分类经营效益

可持续发展

、

引言

偿.服务对象不明确的，由政府补偿

收的森林生态公益林补

随着社会生产的发展 .人类对环境的影响日趋剧烈与此同偿资金主要用于公益林培育、经营管理和新的公益林工程建设

时.森林的生态环境调节功能也越来越受到重视 .林、不但是一我国已有部分省、市在尝试采用一些方法开展生态公益林的补个物质资料生产部门 .同时也是生态公益功能生产部门 但是. 偿在分类经营不能得到有效实施的情况下 .对林业生态公益功能

(二)成立公益林、商品林管理机构，实施分类管理应建立与分类经营相适应的林业管理体制 .将公益林建设纳管理中心，统一组织国家公益林建设，将退耕还林f草)、天然林保范围，以免互相蘑迭 .避免重复建设。各省

随机森林 维基百科，自由的百科全书 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 \是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 \Bootstrap aggregating\想法和 Ho 的\以建造决策树的集合。 学习算法 根据下列算法而建造每棵树： 1. 用 N 来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。

2. 输入特征数目 m ，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。

3. 从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个

训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。

4. 对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这 m 个特征，计算其最佳的分裂方式。

5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）

软件 2012年33卷 第6期 SOFTWARE 国际IT传媒品牌

随机森林与支持向量机分类性能比较?

黄 衍，查伟雄

（华东交通大学交通运输与经济研究所，南昌 330013）

摘要：随机森林是一种性能优越的分类器。为了使国内学者更深入地了解其性能，通过将其与已在国内得到广泛应用的支持向量机进行数据实验比较，客观地展示其分类性能。实验选取了20个UCI数据集，从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面进行，得到的结论可为研究者选择和使用分类器提供有价值的参考。

关键词：随机森林；支持向量机；分类

中图分类号：O235 文献标识码： A

Comparison on Classification Performance between Random Forests and Support Vector Machine

HUANG Yan, ZHA Weixiong

(Institute of Transportation and Economics, East China Jiaotong Universi

软件 2012年33卷 第6期 SOFTWARE 国际IT传媒品牌

随机森林与支持向量机分类性能比较?

黄 衍，查伟雄

（华东交通大学交通运输与经济研究所，南昌 330013）

摘要：随机森林是一种性能优越的分类器。为了使国内学者更深入地了解其性能，通过将其与已在国内得到广泛应用的支持向量机进行数据实验比较，客观地展示其分类性能。实验选取了20个UCI数据集，从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面进行，得到的结论可为研究者选择和使用分类器提供有价值的参考。

关键词：随机森林；支持向量机；分类

中图分类号：O235 文献标识码： A

Comparison on Classification Performance between Random Forests and Support Vector Machine

HUANG Yan, ZHA Weixiong

(Institute of Transportation and Economics, East China Jiaotong Universi

随机森林的直观理解

导语：对于那些认为随机森林是黑匣子算法的人来说，这篇帖子会提供一个不同的观点。接下来，我将从4个方面去理解随机森林模型。 1.我们的特征有多重要？

在sklearn随机森林中使用model.feature_importance来研究其重要特征是很常见的。重要特征是指与因变量密切相关的特征，并且对因变量的变化影响较大。我们通常将尽可能多的特征提供给随机森林模型，并让算法反馈对预测最有用的特征列表。但仔细选择正确的特征可以使我们的目标预测更加准确。

计算feature_importances的想法很简单，但却很有效。把想法分解成简单的几步：训练随机森林模型（假定有正确的超参数）找到模型的预测分数（称之为基准分数）多次（p次，p为特征个数）计算预测分数，每次打乱某个特征的顺序，可见下图将每次预测分数与基准分数进行比较。如果随机调整特征顺序后预测分数小于基准分数，这意味着我们的模型如果没有这个特征会变得很糟糕。删除那些不会降低基

准分数的特征，并用减少后的特征子集重新训练模型。 图1：计算特征重要性

注：将F4列打乱重新进行预测来判断特征F4的重要性

计算特征重要性的代码：

下面的代码将为所有特

第２３卷第１期

２００５年２月河南ＨＥＮＡＮ科学ＳＣＩＥＮＣＥＶｄ．２３Ｎｂ．１Ｆｅｂ．２００５

文章编号：１００４。３９１８（２００５）０ｌ一００９７—０３

采用Ｐａｒｚｅｎ窗法的随机模式分类器研究

杨柳１，任长明１，周铜２，吴艳纬１

（１．天津大学计算机系，天津３０００７２；２．中州大学，河南郑州４５０００５）

摘要：分类器的训练与学习是模式识别的一个重要竦节，其目的在于按照某种算法，确定判决规则，使之具有自

动分类识别的能力。本文介绍了采用Ｐａ翰ｍ窗法的随机模式分类器，并实现了一个简易的随机模式分类器。

关键词：模式识别；特征空间；判决规则；分类器

中图分类号：ＴＰ１３文献标识码：Ａ

模式为取自世界有限部分的单一样本的被测值的综合。模式识别是试图确定一个样本的类别属性，即把某一样本归属于多个类型中的某一个类型。而分类器就是要实现对未知类别属性的样本的分类判决，它具有自动识别判决的能力，是整个模式识别过程的重要环节和核心系统。

１采用Ｐａｌｒｚ明窗法的随机模式分类器

由于随机模式的训练样本在特征空间的分布是不确定的，因此，随机模式分类器的首要任务是完全确定样本的类概率密度函数声（ｘＩ∞ｉ），沪１，２，…，ｃ。而在实际应用中，类概率密度函数又往往不知道或不完全知道

随机森林模型在生存分析中的应用

【摘要】 目的：本文探讨随机森林方法用于高维度、强相关、小样本的生存资料分析时，可以起到变量筛选的作用。方法：以乳腺癌数据集构建乳腺癌转移风险评估模型为实例进行实证分析，使用随机森林模型进行变量选择，然后拟合cox回归模型。 结果：随机森林模型通过对变量的选择，有效的解决数据维度高且强相关的情况，得到了较高的AUC值。

一、数据说明

该乳腺癌数据集来自于NCBI，有77个观测值以及22286个基因变量。通过筛选选取454个基因变量。将数据随机分为训练集合测试集，其中2/3为训练集，1/3为测试集。绘制K-M曲线图：

二、随机森林模型

随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

使用 randomForestSRC包得到的随机森林模型具有以下性质：

Number of deaths: 27

import pandas as pd import jieba #pip install jieba

df_news

pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8') df_news = df_news.dropna() df_news.head()

=

df_news.shape

分词：使用结吧分词器

content = df_news.content.values.tolist() print (content[1000])

content_S = [] for line in content:

current_segment = jieba.lcut(line)

if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\\r\\n': #换行符 content_S.append(current_segment) content_S[1000]

df_content=pd.DataFrame({'content_S':con

import pandas as pd import jieba #pip install jieba

df_news

pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8') df_news = df_news.dropna() df_news.head()

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df_news.shape

分词：使用结吧分词器

content = df_news.content.values.tolist() print (content[1000])

content_S = [] for line in content:

current_segment = jieba.lcut(line)

if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\\r\\n': #换行符 content_S.append(current_segment) content_S[1000]

df_content=pd.DataFrame({'content_S':con