① 易康決策樹、最大似然分類方法特點介紹。
易康採用的面向對象分類，跟決策樹不一樣的。
最大似然法屬於非監督分類，概念完全不同
② 怎麼使用隨機森林進行分類
隨機森林是一種集成分類器,對影響隨機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機森林中樹的數量對隨機森林的性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森林中決策樹的數量與數據集的關系進行了實驗分析,實驗結果表明對於多數數據集,當樹的數量為100時,就可以使分類精度達到要求。將隨機森林和分類性能優越的支持向量機在精度方面進行了對比,實驗結果表明隨機森林的分類性能可以與支持向量機相媲美。
③ random jungle 如何實現隨機森林 找出最重要的因素
rpart包，rpart包是官方推薦的一個包,它的功能就是實現遞歸分割和回歸樹。 party包，關於遞歸分割更為詳細的包，它包含了Bagging方法，可以產生條件推斷樹(conditional inference tree)等； randomForest包，實現了分類與回歸樹的隨機森林(rando
④ 如何使用隨機森林分類器分類制圖精度
隨機森林是一種集成分類器,對影響隨機森林性能的參數進行了分析,結果表明隨機森林中樹的數量對隨機森林的性能影響至關重要。對樹的數量的確定方法以及隨機森林性能指標的評價方法進行了研究與總結。以分類精度為評價方法,利用UCI數據集對隨機森