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：2024-06-10 03:01:17
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)