快速随机森林算法实现

我已经用随机森林实现了一个使用Weka库的小型Java应用程序。我已经用样本数据训练了一些分类器并获得了85％左右的精确度。但是，当我使用快速随机森林（https://code.google.com/p/fast-random-forest/）时，它开始抛出错误（s）。快速随机森林算法实现

我已经实现了快速随机森林并使用当前jar文件构建它。然而，它不断给下面的错误，当我们评估训练数据的分类：

"The method evaluateModel(Classifier, Instances, Object...) 
    in the type Evaluation is not applicable for the arguments 
    (FastRandomForest, Instances) "

对于这个当前的代码：

FastRandomForest rTree = new FastRandomForest();   
    rTree.buildClassifier(trainingData); 

    showTree(rTree); 

    System.out.println("records: " + trainingData.attribute(classIndex)); 
    System.out.println("number of instances: " + trainingData.numInstances()); 
    System.out.println(trainingData.instance(1)); 
    System.out.println("target: " + trainingData.classAttribute()); 
    //System.out.println(rTree.classifyInstance(trainingData.instance(1))); 


    /* Evaluate the classifier on Training data */ 
    Evaluation eTest = new Evaluation(trainingData); 
    eTest.evaluateModel(rTree, trainingData); 
    String strSummary = eTest.toSummaryString(); 
    System.out.println(strSummary);

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来源

2014-09-02 user2501165

堆栈跟踪请 – StackFlowed 2014-09-02 14:16:51

'FastRandomForest'实现或继承'Classifier'吗？该消息是说“我需要一个Classifier”，但你给了我一个'FastRandomForest'“。 – Jonny 2014-09-02 14:17:07

Jonny，不，它没有在FastRandomForest中扩展或实现分类器。这可能是它造成它的原因。 – user2501165 2014-09-02 14:23:26

问题是FastRandomForest不能分配给Classifier。您可以创建一个adapter以使FastRandomForest的行为如同Classifier。

public class FastRandomForestAdapter : Classifier { 
    private FastRandomForest frf; 
    public FastRandomForestAdpter(FastRandomForest frf) { 
    this.frf = frf; 
    } 

    @override 
    public void MethodA() { 
    frf.Method1(); 
    } 

    @override 
    public ReturnType MethodB(object arg) { 
    return frf.Method2(Transform(arg)); 
    } 

    private Transform(object a) { 
    ... 
    } 
}

来源

2014-09-02 14:36:12 Jonny

快速随机森林算法实现

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