1 更新日志2022.10.18更新1：新增 Random Sampling 参数，在样本像元数较多时，设置此参数为 Yes，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新2：当样本像元数较多时，弹出如下提醒，选择“是”，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新3：当某类别样本中像元个数为 0 时，将不参与模型训练更新4：支持非ENVI标准格式数据，会自动另存为临时ENVI格式数据，并在
随机森林树： 1.定义： 随机森林只利用多颗决策树对样本进行训练并预测的一种分类器，可回归可分类；随机森林是基于多颗决策树的集成算法，常见决策树算法主要分为： ID3(利用信息增益进行特征选择)，C4.5 信
这里记录一下使用landsat5做随机森林分类的代码，理一下思路。很多内容都是到处找教程东拼西凑的，十分感谢各位大佬。导入研究区、制作标签首先加载研究区边界，查看需要分类时间的原影像。在影像上添加标签（目视解译）。点击左边这个像小气球似的地方，修改名称，选择feature，添加properties。我是添加了两个一个是label，是分类名，另一个是lc，也就是landcover，用数字做区分。&n
在监督分类或者挖掘决策树规则时，需要选择训练样本，训练样本的好坏直接影响分类精度。因此ENVI提供了分析样本质量的工具：Compute ROI Separability，计算样本可分离性。问题来了为了提高分类精度，有时会在多光谱图像中增加其他波段，如NDVI、非监督分类结果、PCA变换结果等等。那么问题来了，使用ROI Tool中的Compute ROI Separability计算样本可分离性时
ENVI5.6.3新增机器学习工具包，该功能不需要额外的许可，只需安装ENVI深度学习2.0版本应用程序，用ENVI主模块的许可便可使用新机器学习的功能。ENVI新机器学习工具包，可以对栅格数据进行快速分类，如异常检测、监督分类和非监督分类。也可以从一个或多个数据上选择样本，生成训练模型，并用该模型对其他图像进行分类。还可以使用ENVI Modeler构建对多个栅格数据进行分类的工作流。运行环境新
目前精度较高的方法主要是支持向量机分类和
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2022-08-08 16:24:01
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目录前言一、随机森林是什么？二、随机森林的优点和缺点三、随机森林的应用场景四、构建随机森林模型的注意事项五、随机森林模型的实现类库六、随机森林模型的评价指标七、类库scikit-learn实现随机森林的例子八、随机森林的模型参数总结前言随机森林是机器学习中有监督学习的解决分类和回归任务的一种算法。一、随机森林是什么？随机森林是集成学习中的Bagging(Bootstrap Aggregation)
工具说明基于随机森林算法实现影像监督分类。源码来源于ENMAP-BOX v2.1.1并对其进行封装，方便在ENVI下使用。工具引用基于此工具进行科学研究，请引用：van der Linden, S.; Rabe, A.; Held, M.; Jakimow, B.; Leitão, P.J.; Okujeni, A.; Schwieder, M.; Suess, S.; Hostert, P. T
阿喽哈~小伙伴们，今天我们来唠一唠随机森林 ♣ ♣ ♣随机森林应该是很多小伙伴们在学机器学习算法时最先接触到的集成算法，我们先简单介绍一下集成学习的大家族吧： Bagging：个体评估器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成。代表算法：随机森林（Random Forest）Boosting：个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成。代表算法：
机器学习模型通常分为有监督和无监督学习算法。当我们定义（标记）参数时创建监督模型，包括相关的和独立的。相反，当我们没有定义（未标记）参数时，使用无监督方法。在本文中，我们将关注一个特定的监督模型，称为随机森林，并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。在深入了解随机森林模型的细节之前，重要的是定义决策树、集成模型、Bootstrapping，这些对于理解随机森林模型至关重要。决策树用于回归和分类问题
异常探测是一种用于定位数据集中异常点的数据处理技术。异常值是指与数据集中的已知特征相比被认为不正常的值。例如，如果水是已知的特征，那么除水之外的任何东西都将被视为异常值。ENVI机器学习异常探测在训练过程中接受单一背景特征。该特征表示被认为是整个数据集正常的像素。任何在分类过程中被认为不正常的像素都被认为是异常的。在训练之前的标记过程中，需要为给定的数据集标记一个背景特征。标记数据对于生成一个好的
Learning layer-specific edges for segmenting retinal layers with large deformations作者：S. P. K. KARRI 摘要：本文提出了一种结构化学习算法用于提升传统图论方法的分割效果，该算法同时检测独立的层和对应的边缘。算法基本原理是首先通过结构化随机森林获得层次边缘的概率图，之后使用图论方法进行精分割
一、原理ET或Extra-Trees（Extremely randomized trees，极端随机树）是由PierreGeurts等人于2006年提出。该算法与随机森林算法十分相似，都是由许多决策树构成。但该算法与随机森林有两点主要的区别：1、随机森林应用的是Bagging模型，而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本；2、随机森林是在一个随机子集内得
目录***特征工程部分***1.工具准备2.读取数据3.准备数据4.默认参数的随机森林模型5.随机森林超参数调优通过计算确定n_estimators=200，调其他参数当max_features=26，模型性能抖动上升，无需细调可以看出max_depth单调上升，继续扩大max_depth通过调整，发现max_depth=40最优，接下来调整m
集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策，大体可以分为两种：一种是利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策，典型的有随机森林分类器（Random Forest Classifier），即在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树（Decision Tree），每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。另
文本分类的14种算法（4）随机森林算法随机森林就是指通过多个不同的决策树进行预测，最后取多数的预测结果为最终结果。 随机森林算法的核心思想叫bagging，是集成学习的一类（另一类是boosting），类似于生活中的投票表决，但投票表决肯定要建立在各人有不同意见的基础上啊，所以随机森林的决策树必须是不同的（不然一个决策树预测多遍有什么用）。为了实现这个不同决策树的生成，就需要决策树满足如下规则：
1、随机森林原理：随机森林是有很多随机的决策树构成，它们之间没有关联。得到RF以后，在预测时分别对每一个决策树进行判断，最后使用Bagging的思想进行结果的输出（也就是投票的思想）2、Bagging（套袋法）bagging的算法过程如下：
1、从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）
2、
说明关于熵、信息增益、信息增益比、基尼指数的计算不再写出决策树构建——使用最简单的ID3算法1.输入：训练数据集D，特征集A，阈值（后面会说明数据集的内容） 2.输出：决策树T （1）若D中所有实例属于同一类Ck，则T为单结点树，并将Ck作为该结点的类标记，返回T； （2）若A是空集，则T为单结点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T； （3）否则，计算A中各特征对D的信息增益，
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。首先介绍一下什么是集成学习，在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。我们先看看这两种方法的特点和区别。Bagging（套袋法） bagging的算法过程如下：1.从原始样本集中使用Bootstraping方法随机
