随机森林论文

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）

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

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

论提高林分立地质量的理论与技术

摘要：我国是世界人工林最多的国家,但数据表明人工林地力逐年衰退，立地质量水平也以有所下降。经大量研究表明，立地质量越好，森林生产力越大。因此提高森林立地质量是提高生产力的重要途径之一，本文就人工林生产力展开并简单介绍了立地质量的评价标准，得出了提高立地质量的相关措施以及对现存问题的提出了一些建议。

关键词： 人工林 林分生产力 立地质量 The theory

and technique of improving the site quality of forest

Abstract：China has the biggest man-made forests in the world, but plantation soil data shows that the site quality level also decline year by year. The mass of researches indicate that the better site quality leads the bigger forest productive. Therefore improving forest the

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

论提高林分立地质量的理论与技术

摘要：我国是世界人工林最多的国家,但数据表明人工林地力逐年衰退，立地质量水平也以有所下降。经大量研究表明，立地质量越好，森林生产力越大。因此提高森林立地质量是提高生产力的重要途径之一，本文就人工林生产力展开并简单介绍了立地质量的评价标准，得出了提高立地质量的相关措施以及对现存问题的提出了一些建议。

关键词： 人工林 林分生产力 立地质量 The theory

and technique of improving the site quality of forest

Abstract：China has the biggest man-made forests in the world, but plantation soil data shows that the site quality level also decline year by year. The mass of researches indicate that the better site quality leads the bigger forest productive. Therefore improving forest the

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

基于ArcGIS技术的森林火灾查询系统的研究及实现

——以布拖县美撒乡为例

摘要：本文以凉山州布拖县美撒村森林火险因子进行分析，对小区域森林火险区划方法进行研究，利用GIS研究方法，选取树种燃烧类型、坡度、坡向为主要林火影响因子。使用ArcGIS软件扫描并矢量化等高线和行政区划图，并结合森林资源调查数据，然后以林地区划小班为单位，提取坡度等级图，坡向等级图，树种燃烧性等级图。然后对权重因子进行叠置分析，分别设置相应权值，根据加权值划分火险等级，得到火险等级区划图。基于ArcGIS Engine和C#语言实现火灾等级查询系统的设计，能够根据某些基础属性数据实现一些简单的查询功能，方便人们管理并为森林防火提供辅助。

关键词：火险等级 ；火险因子；火险区划; 查询系统 ； ArcGIS Engine

Research and realization of the forest fires in the query system based on

ArcGIS technology

Abstract:Butuo County, Liangshan Prefecture, MeiSa village forest fire risk facto

加强森林资源保护 防治森林病虫害

【摘 要】森林害虫是指危害森林及林产品的昆虫。可导致林木生长不良、产量和质量下降，引起林木的枯死和生态环境的恶化。对森林病虫害防治要坚持“预防为主、综合治理”的方针，把病虫害控制在不产生经济危害的水平。

【关键词】森林资源；森林病虫害；防治 0.前言

近年来，我国林业建设快速发展，森林面积和林木蓄积逐年增长，为改善环境、促进工农业生产发挥了重要的生态屏障作用。林业生态建设和森林病虫害防治得到了普遍重视。但由于对森林病虫害的监测手段滞后，防治能力不足，给经济造成严重损失。为进一步加强森林病虫害防治工作，就要确保森林资源和森林病虫害的防治工作。

1.加强对森林资源保护

林业资源的保护是水土资源，大气能源，气候调整，生物繁衍的前提和基础，尤其在防治土地沙漠化，减少自然资源的水土流失上发挥着重要的作用。因此森林资源是国家需要重点保护和培养的自然资源。林业产品的生产、加工直至最后的上市、营销都为国民经济创造了较高的利润。因此保护森林资源就是在保护人类与自然的和谐。

２.对森林病虫害防治的问题 2.1防治难度大

数据挖掘报告

1

乳腺癌的分析

摘要

此次实验的目的主要是研究分类，对乳腺癌的类型良性的还是恶性的进行分类。比较一下什么方法更好。数据共包括699个观测值，每个观测有11个变量。有缺失值。主要是运用了R和SAS两个软件进行分析的。R中用的方法都是数据挖掘中的一些典型方法。SAS中是采用了判别与聚类的方法。原始数据已经将类别分好了，对于分类研究使用不同的方法看一下哪种方法的精度更高。

关键词：数据挖掘方法、判别、聚类

2

一 数据的描述：

a)一共有699个观测，11个变量。

b)变量解释：

\

\肿块的密度 取值1-10 \细胞的大小均匀度 取值1-10 \细胞的形状的均匀度 取值1-10

\边缘部分的黏着度 取值1-10 \单一的上皮细胞的大小 取值1-10 \裸露细胞核 取值1-10 \染色质 取值1-10

\正常的细胞核