Weka算法Classifier-tree-RandomForest源码分析(二)代码实现,randomforest
2016-07-15 20:44
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RandomForest的实现异常的简单,简单的超出博主的预期,Weka在实现方式上组合了Bagging和RandomTree。
一、RandomForest的训练
构建RandomForest的代码如下:
通过这段代码很直观的可以看出首先把无效数据去掉,然后建立了一个Bag,设置随机森林中每棵树所用到的属性的值,设置最大深度,接着把这棵RandomTree当做基分类器传递给Bagging,最后调用bagging的训练方法进行训练。
二、RandomForest分类
看完训练过程看具体的分类过程,也就是classifyInstance函数,值得注意的是,RandomForest继承自Classifier,却没有队classifyInstance方法进行重载,使用的是基类Classifier的classifyInstance函数,但却重载了distributionForInstance,而distributionForInstance却是Classifier的classifyInstance函数所用到的一个函数,返回一个instance在所有类上的概率。代码如下:
可以看到,算出给定instance在各class上的分布是委托给bagger去做的(真懒),所以这里也不做详细分析,详细分析留到分析bagger的时候再说。
接下来看基类Classifier是如何使用distribution来给出分类结果的。
可以很直观的看到,如果要是一个分类,则给出概率最大值,如果是一个回归(即classIndex对应的属性是数值),则返回dist[0],这里是使用了一个约定,第一个元素代表回归值。
三、总结
对于RandomForest的代码分析差不多就结束了,基本没什么实质内容,因为算法的主要工作都交由Bagging和RandomForest去做了,值得注意的是,当没有指定抽样属性的数量时,Weka使用的log2(K)作为经验值。
RandomForest的实现异常的简单,简单的超出博主的预期,Weka在实现方式上组合了Bagging和RandomTree。
一、RandomForest的训练
构建RandomForest的代码如下:
public void buildClassifier(Instances data) throws Exception { // can classifier handle the data? getCapabilities().testWithFail(data); // remove instances with missing class data = new Instances(data); data.deleteWithMissingClass(); m_bagger = new Bagging(); RandomTree rTree = new RandomTree(); // set up the random tree options m_KValue = m_numFeatures; if (m_KValue < 1) m_KValue = (int) Utils.log2(data.numAttributes()) + 1; rTree.setKValue(m_KValue); rTree.setMaxDepth(getMaxDepth()); // set up the bagger and build the forest m_bagger.setClassifier(rTree); m_bagger.setSeed(m_randomSeed); m_bagger.setNumIterations(m_numTrees); m_bagger.setCalcOutOfBag(true); m_bagger.buildClassifier(data); }
通过这段代码很直观的可以看出首先把无效数据去掉,然后建立了一个Bag,设置随机森林中每棵树所用到的属性的值,设置最大深度,接着把这棵RandomTree当做基分类器传递给Bagging,最后调用bagging的训练方法进行训练。
二、RandomForest分类
看完训练过程看具体的分类过程,也就是classifyInstance函数,值得注意的是,RandomForest继承自Classifier,却没有队classifyInstance方法进行重载,使用的是基类Classifier的classifyInstance函数,但却重载了distributionForInstance,而distributionForInstance却是Classifier的classifyInstance函数所用到的一个函数,返回一个instance在所有类上的概率。代码如下:
public double[] distributionForInstance(Instance instance) throws Exception { return m_bagger.distributionForInstance(instance); }
可以看到,算出给定instance在各class上的分布是委托给bagger去做的(真懒),所以这里也不做详细分析,详细分析留到分析bagger的时候再说。
接下来看基类Classifier是如何使用distribution来给出分类结果的。
public double classifyInstance(Instance instance) throws Exception { double[] dist = distributionForInstance(instance); if (dist == null) { throw new Exception("Null distribution predicted"); } switch (instance.classAttribute().type()) { case Attribute.NOMINAL: double max = 0; int maxIndex = 0; for (int i = 0; i < dist.length; i++) { if (dist[i] > max) { maxIndex = i; max = dist[i]; } } if (max > 0) { return maxIndex; } else { return Instance.missingValue(); } case Attribute.NUMERIC: case Attribute.DATE: return dist[0]; default: return Instance.missingValue(); } }
可以很直观的看到,如果要是一个分类,则给出概率最大值,如果是一个回归(即classIndex对应的属性是数值),则返回dist[0],这里是使用了一个约定,第一个元素代表回归值。
三、总结
对于RandomForest的代码分析差不多就结束了,基本没什么实质内容,因为算法的主要工作都交由Bagging和RandomForest去做了,值得注意的是,当没有指定抽样属性的数量时,Weka使用的log2(K)作为经验值。
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