计算智能和神经科学
研究文章

一种新的随机森林算法基于学习自动机

算法1

随机森林分类应用程序的伪代码(1]。
让D= {(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}表示训练数据x我= (x我,1,x我,2、…x我,p)T
为jJ = 1:
采取引导样本的大小为N D。
使用引导样本,Dj作为训练数据树。
(一) 从单个节点的所有观测。
(b) 重复以下步骤为每个节点递归,直到满足停止准则:(我)选择米预测的随机p可用的预测因子。
所有的二元分裂中找到最好的二元分裂步骤(i)的预测。
将节点分为两个后代节点使用步骤(2)的分裂。
在一个新的x作出预测。
在哪里 响应变量的预测在哪里x使用j树。