文件名称：matlab分裂生长代码-MLCV:MLCV课程
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 13:02:39
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matlab分裂生长代码轻型装甲车 MLCV课程 问题1： 给定训练数据集，我们首先通过装袋（Boostrap聚合）生成多个数据子集。 显示例如四个数据子集，并讨论结果，以及打包的方式（例如，每个数据子集的大小），无论是否替换。 现在，我们采用上面生成的数据子集之一，并通过递归拆分数据来生长一棵树。 拆分第一个（即根）节点。 我们尝试一些随机选择的分裂特征函数（给定分裂函数类型，例如轴对齐）和阈值（我们可以改变ρ的值，即随机度参数），在信息增益方面决定最好的一个。 显示拆分功能，该节点及其两个子节点的相应类直方图，并测量信息增益。 讨论结果。 现在，我们以上述方式递归拆分节点以生长树。 树木生长完成后，我们将类分布保存在叶节点中。 可视化一些叶节点的类分布，并讨论结果。 您使用了什么停止标准？ 解释背后的原因。 类似地，我们种植了多棵树，每个数据子集都有一棵树。 问题2： 使用上面训练的随机森林，我们评估测试数据集中的新数据点。 让我们获取几个数据点（例如，下面给出的点），并通过学习到的RF逐一评估它们。 显示并讨论结果。 可视化数据点到达的叶节点的类分布以及平均的类分布。 test_