【文件属性】：
文件名称：决策树二分类matlab代码-sherwood-classify-matlab:Sherwood的MATLAB包装器，一个决策森林框架
文件大小：106KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 09:14:37
系统开源
决策树二分类matlab代码这是用于使用决策森林框架[1]（在下文中称为Sherwood）进行分类的MATLAB包装器。
培训和分类是并行的。
入门
需要MATLAB和c
++编译器。
根据Sherwood的许可，您必须下载并将其放在/
Sherwood
/中。
使用“
mex
-setup”设置MATLAB。
example.m中提供了一个示例
所有文件都会自动编译
该代码已经过测试
在Ubuntu
13.10上具有GCC
4.8的MATLAB
2013a。
Windows
7上具有Visual
Studio
2013的MATLAB
2013a
局限性
如果使用不支持OpenMP的c
++编译器，则需要通过在sherwood_train.m中设置“
use_openmp
=
false”来关闭多线程训练。
遗憾的是，Mathworks
for
Windows建议的c
++编译器不支持OpenMP。
但是，Visual
Studio支持它。
备择方案
对于MATLAB
[2,3]，至少有两种流行的随机森林实现。
与舍伍德的主要区别是
没有套袋，因此不会出现袋外错误等。
叶子中的概率存储
【文件预览】：
sherwood-classify-matlab-master
----sherwood_train.m(3KB)
----sherwood_classify.m(3KB)
----SherwoodSettings.m(5KB)
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(2KB)
----example.m(2KB)
----.gitignore(144B)
----Sherwood()
--------ReadmeFirst.txt(126B)
----screenshot()
--------decision_boundaries.png(83KB)
----include()
--------Random.h(939B)
--------StatisticsAggregators.h(3KB)
--------Serialize.h(3KB)
--------mexutils.h(3KB)
--------FeatureResponseFunctions.h(5KB)
--------cppmatrix.cpp(18B)
--------compile_script.m(2KB)
--------ClassificationContext.h(2KB)
--------sherwood_train_mex.cpp(5KB)
--------sherwood_classify_mex.cpp(3KB)
--------cppmatrix.h(5KB)
--------DataPointCollection.h(4KB)
--------sherwood_mex.h(4KB)