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  • Random Forests预测森林植被类型

    千次阅读 2017-10-07 15:39:57
    在Colorado北部,有一片森林森林里中有多种类型的植被,有人已经将其大概总结出来了7种: 1 - Spruce/Fir 2 - Lodgepole Pine 3 - Ponderosa Pine 4 - Cottonwood/Willow 5 - Aspen 6 - Douglas-fir 7 - ...


    Colorado北部,有一片森林,森林里中有多种类型的植被,有人已经将其大概总结出来了7种:

    1 - Spruce/Fir
    2 - Lodgepole Pine
    3 - Ponderosa Pine
    4 - Cottonwood/Willow
    5 - Aspen
    6 - Douglas-fir
    7 - Krummholz

    如果将它们的特征划,可以划分成12种,在这12中类型中,其中两种特征又可以划分成4和40中,这样可以任务这些植被有54中类型。现在有人已经根据样本的特性手动划分了植被类型一部分,现在需要自动识别未划分的植被类型

    (1)本文将基于随机森林算法在spark的集群上做模型系数的优化,来识别不同的植被类型。

    1.1 数据的预处理:

    在其给出的数据中存在54中数据类型如图:


    很显然,这些特征属于类别型特征,其中比较特殊是wilderness_area和soil_type,它们是one-hot类型,有4和40个特征值。

    val data=sparkSession.sparkContext.textFile(fileName).map(_.split(",").map(_.toDouble)).map(lin=>{
            LabeledPoint(line.last-1,Vectors.dense(line.init))
          })
    val Array(trainData,cvData,testData)=data.randomSplit(Array(0.8,0.1,0.1));
    这里我们用80%做训练集,10%做校验,10%做测试。

    (2)建立模型和调节参数;

    随机森林的模型val model=RandomForest.trainClassifier(trainData,numclass,map,numTrees,"auto",inpurity,maxDepth,maxBin)

    说明:trainData:训练数据,LabeledPoint类型

    numclass:分类数量

    map(k->v) 类别k是v的特征

    numTrees:建立数的棵树

    auto:评估特征选择策略

    inpuity:采用哪种信息纯度计算方式

    maxDepth:数的最大深度

    maxbin:数的最大同数

    好了,下面来确定参数,参数确定当然是根据预测的准确度、召回率、错误率、、、

    这里spark中有一个类MulticlassMetrics来帮我们计算,这样我们就不用自己写了。这个类有个方法accuracy就等到了准确率,调节参数过程如下:

     val evaluations=for(numtrees<- 1 to 20;depth<- 20 to 30;bins<-2- to 300;inpuity<-Array("gini","entropy"))yield {
          val model=RandomForest.trainClassifier(trainData,7,Map(10->4,11->40),numtrees,"auto",inpuity,depth,bins);
          val trainAccuracy=desionTree3.getForestMetra(model,cvData).accuracy;
          (inpuity,depth,bins,trainAccuracy)
        }
        evaluations.sortBy(_._4).reverse.take(10).foreach(println)
      }

    最后的结果:


    显然当深度取30,桶数取40时,准确率最高达到93.9%

    展开全文
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  • 随机森林的模型分为分类模型和回归模型,但是无论是针对分类预测还是连续性型预测,其本质上都是一个一个分类(划分区间)进行预测思想,对于分类模型来说,落在不同树节点就意味着是不同输出,最后可以...

    @随机森林的预测模型

    随机森林的基础知识

    随机森林的模型分为分类模型和回归模型,但是无论是针对分类预测还是连续性型的预测,其本质上都是一个一个的分类(划分区间)进行预测的思想,对于分类模型来说,落在不同的树节点的就意味着是不同的输出,最后可以预测出不同的分类类型,而对于回归模型来说,也实质是相当于每个节点都是有固定的数值的,因此当样本量远远大于我们的树节点的时候就会出现预测的结果相同的情况。

    业务场景应用的反思

    1)在实际的业务应用中,考虑到随机森林的鲁棒性比较高,经常成为做分类回归预测模型的考虑之内,但是值得注意的是随机森林在预测是不能有缺失值的输入的,但是Xgboost是可以的。
    2)随机森林在进行参数调节的时候会涉及到的参数主要是,max_depth, n_estimators,bootstrap=True, max_features=‘sqrt’,但是注意的是对于深度或者是最大叶子节点的设置不可过多也不可太少,需要视具体情况而定
    3)对于随机森林的重要性特征的输出,其实质是计算的袋外误差率的占比情况,因为随机森林每次都是又放回的随机抽样这就导致了大概会有1/3 的样本是不会被抽到进入到模型的训练中的,这就意味着这部分的数据其实是可以当作我们的测试集的。
    4)其次是随机森林还可以输出每棵树上的每个节点的划割情况
    5)此外随机森林还是对缺失数据进行填充处理

    模型的保存和调用

    模型的保存:
    from sklearn.externals import joblib
    joblib.dump(rf_model_1,‘rf_model_2.m’)
    调用模型:
    rf_model_2=joblib.load(‘rf_model_2.m’)

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    var foo = 'bar';
    

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    项目 Value
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    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

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    TYPE ASCII HTML
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    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

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    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt. \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

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    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

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    1. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • 首先对三种类型的WeSshell进行深入特征分析,构建多维特征,较全面地覆盖静态属性和动态行为,改进随机森林特征选取方法;依据Fisher比度量特征重要性,对子类的依赖特征进行划分,按比例和顺序从中选择特征,克服...
  • 文章目录决策树算法学完决策树算法,您应该掌握二、 决策树分类原理**重点**1 熵1.1 概念1.2 案例2 决策树的划分依据一------信息增益2.1 **概念**2.2 案例:3 决策树的划分依据二----信息增益率4 决策树的划分依据...

    决策树算法

       朴素贝叶斯要求特征相互独立,只能处理文本这种,更好的分类要用到决策树,决策树后面还有更更好的随机森林属于集成学习 可以解决很多的事情

    学完决策树算法,您应该掌握

    • 掌握决策树实现过程
    • 知道信息熵的公式以及作用
    • 知道信息增益的作用
    • 知道信息增益率的作用
    • 知道基尼指数则作用
    • 知道id3,c4.5,cart算法的区别
    • 了解cart剪枝的作用
    • 应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类

    二、 决策树分类原理重点

    在这里插入图片描述
    构建决策树:寻找对目标值影响最大的特征以及这个特征分支的方式(有三个办法解决:信息增益、信息增益率、基尼值增益)

    信息增益 基于概率计算信息熵
    信息增益率 基于概率计算信息熵
    基尼值增益 基于概率计算基尼值

    1 熵

    1.1 概念

    物理学上,熵 Entropy 是“混乱”程度的量度。

    在这里插入图片描述

    系统越有序,熵值越低;系统越混乱或者分散,熵值越高

    • 信息理论

    1、从信息的完整性上进行的描述:

    系统的有序状态一致时,**数据越集中的地方熵值越小,数据越分散的地方熵值越大。

    2、从信息的有序性上进行的描述:

    数据量一致时系统越有序,熵值越低;系统越混乱或者分散,熵值越高

    1948年香农提出了信息熵(Entropy)的概念。

    假如事件A的分类划分是(A1,A2,…,An),每部分发生的概率是(p1,p2,…,pn),那信息熵定义为公式如下:(log是以2为底,lg是以10为底)

    在这里插入图片描述
    比如有ABCD四个球队,预测最后哪个队是冠军
    最复杂的情况:每个球队实力相当的时候最难判断哦
    最混乱

    A B C D
    1/4 1/4 1/4 1/4

    最有序

    A B C D
    1 0 0 0

    计算熵的时候,最混乱的那个熵最大,最有序的熵最小
    如果从离散来说,越离散的熵越大,越密集的熵越小

    在这里插入图片描述
    再来算一个概率的情况

    A B C D
    1/8 1/8 1/2 1/4

    在这里插入图片描述
    总结:要记住熵的公式

    信息熵(Entropy)的概念。
    假如事件A的分类划分是(A1,A2,…,An),每部分发生的概率是(p1,p2,…,pn),那信息熵定义为公式如下:(log是以2为底,lg是以10为底)

    在这里插入图片描述

    1.2 案例

    课堂案例1:
    如果一颗骰子的六个面都是1 ,投掷它不会给你带来任何新信息,因为你知道它的结果肯定是1,它的信息熵为??
    
    答案:
     - log(1) = 0 。
    课堂案例2:
    假设我们没有看世界杯的比赛,但是想知道哪支球队会是冠军,
    我们只能猜测某支球队是或不是冠军,然后观众用对或不对来回答,
    我们想要猜测次数尽可能少,你会用什么方法?
    
    答案:
    二分法:
    假如有 16 支球队,分别编号,先问是否在 1-8 之间,如果是就继续问是否在 1-4 之间,
    以此类推,直到最后判断出冠军球队是哪只。
    如果球队数量是 16,我们需要问 4 次来得到最后的答案。那么世界冠军这条消息的信息熵就是 4。
    
    如果有32个球队,准确的信息量应该是: 
    H = -(p1 * logp1 + p2 * logp2 + ... + p32 * logp32),
    其中 p1, ..., p32 分别是这 32 支球队夺冠的概率。
    当每支球队夺冠概率相等都是 1/32 的时:H = -(32 * 1/32 * log1/32) = 5
    每个事件概率相同时,熵最大,这件事越不确定。
    随堂练习:
    篮球比赛里,有4个球队 {A,B,C,D} ,获胜概率分别为{1/2, 1/4, 1/8, 1/8}
    求H(X)
    答案:
    H(X) = 1\2log(2)+1\4log(4)+1\8log(8)+1\8log(8)=(1\2+1\2+3\8+3\8)log(2)=7\4bits
    tips:
        以2为底,记做lb,单位bit
        以e为底,记做ln,单位nat
    

    2 决策树的划分依据一------信息增益

    2.1 概念

    信息增益:以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性,熵越大,样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果的好坏

    信息增益 = entroy(前) - entroy(后)

    • 定义与公式

    特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵H(D|A)之差,即公式为:

    在这里插入图片描述

    公式的详细解释:
    在这里插入图片描述

    注:信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息熵减少的程度

    2.2 案例:

    如下左图,第一列为论坛号码,第二列为性别,第三列为活跃度,最后一列用户是否流失。

    我们要解决一个问题:性别和活跃度两个特征,哪个对用户流失影响更大
    在这里插入图片描述

    通过计算信息增益可以解决这个问题,统计上右表信息

    其中Positive为正样本(已流失),Negative为负样本(未流失),下面的数值为不同划分下对应的人数。

    可得到三个熵:

    整体熵:

    在这里插入图片描述

    性别熵:
    在这里插入图片描述

    性别信息增益:
    在这里插入图片描述

    活跃度熵:

    在这里插入图片描述
    活跃度信息增益:
    在这里插入图片描述

    活跃度的信息增益比性别的信息增益大,也就是说,活跃度对用户流失的影响比性别大。

    在做特征选择或者数据分析的时候,我们应该重点考察活跃度这个指标。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3 决策树的划分依据二----信息增益率

    改良信息增益
    信息增益倾向于选择划分数量多的。这样不好,我们用信息增益率
    **增益率:**增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S,A)和所分离信息度量SplitInformation(如上例的性别,活跃度等)的比值来共同定义的。
    分子是信息增益

    分母是计算每一个分类的熵,解决掉分类多信息增益大的问题在这里插入图片描述

    4 决策树的划分依据三——基尼值和基尼指数

    4.1 概念

    **基尼值Gini(D):**从数据集D中随机抽取两个样本,其类别标记不一致的概率。故,Gini(D)值越小,数据集D的纯度越高。

    1-两个相同样本的概率

    基尼值越小,数据越纯

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    **基尼指数Gini_index(D):**一般,选择使划分后基尼系数最小的属性作为最优化分属性。

    在这里插入图片描述

    4.2 案例

    请根据下图列表,按照基尼指数的划分依据,做出决策树。
    在这里插入图片描述
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    基尼值判别的时候,我们只能选择二叉树,此时就变成了很复杂的情况,就比如婚姻状况来说就有三种分法
    在这里插入图片描述
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    年龄划分成两个的话有更多的分法,我们按从小到大排列,然后后面根据基尼值来算

    贷款和有房已经是两个的

    在这里插入图片描述
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    接下来就根据基尼值增益来计算房子及贷款,年收入,婚姻这四个特征对于目标值的影响

    房子及贷款的基尼值增益

    注意房子和贷款是在一起的情况
    在这里插入图片描述
    贷款基尼值
    在这里插入图片描述
    然后再看是不是因为房子贷款的

    在这里插入图片描述

    那么算一下划分后各个节点的基尼值
    在这里插入图片描述
    所以按照是否有房来划分贷款的话,基尼值增益为
    在这里插入图片描述
    1,对数据集非类标号属性{是否有房,婚姻状况,年收入}分别计算它们的Gini系数增益,取Gini系数增益值最大的属性作为决策树的根节点属性。

    2,根节点的Gini系数为:
    在这里插入图片描述

    3,当根据是否有房来进行划分时,Gini系数增益计算过程为:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    同样的方法计算婚姻状况
    4,若按婚姻状况属性来划分,属性婚姻状况有三个可能的取值{married,single,divorced},分别计算划分后的Gini系数增益。

    {married} | {single,divorced}

    {single} | {married,divorced}

    {divorced} | {single,married}

    分组为{married} | {single,divorced}时:

    在这里插入图片描述

    当分组为{single} | {married,divorced}时:

    在这里插入图片描述

    当分组为{divorced} | {single,married}时:

    在这里插入图片描述
    对比计算结果,根据婚姻状况属性来划分根节点时取Gini系数增益最大的分组作为划分结果,即:{married} | {single,divorced}

    5,同理可得年收入Gini:

    对于年收入属性为数值型属性,首先需要对数据按升序排序,然后从小到大依次用相邻值的中间值作为分隔将样本划分为两组。例如当面对年收入为60和70这两个值时,我们算得其中间值为65。以中间值65作为分割点求出Gini系数增益。

    在这里插入图片描述
    0.42是划分之前按照是否拖欠贷款的根节点算的,还没有算子节点

    后面1/10*0是小于65的基尼值,9/10(1-(1/9)2-(3/9)2)是大于65的基尼值

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    最大化增益等价于最小化子女结点的不纯性度量(Gini系数)的加权平均值,现在我们希望最大化Gini系数的增益。根据计算知道,三个属性划分根节点的增益最大的有两个:年收入属性和婚姻状况,他们的增益都为0.12。此时,选取首先出现的属性作为第一次划分。
    在这里插入图片描述

    6,接下来,采用同样的方法,分别计算剩下属性,其中根节点的Gini系数为(此时是否拖欠贷款的各有3个records)
    在这里插入图片描述
    7,对于是否有房属性,可得:

    在这里插入图片描述

    8,对于年收入属性则有:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4.3 小结

    一,决策树构建的基本步骤如下

    1. 开始将所有记录看作一个节点重要,记录=样本
    2. 遍历每个变量的每一种分割方式,找到最好的分割点依据三个指标(三选一找到最优的)
    3. 分割成两个节点N1和N2
    4. 对N1和N2分别继续执行2-3步,直到每个节点足够“纯”为止。分的两个节点要分别执行

    目的是每个节点足够纯,要把不纯的放在最上面然后往下分,这句话很【重要】哦,剪枝可以判断足够纯

    二,决策树的变量可以有两种

    1. 数字型(Numeric):变量类型是整数或浮点数,如前面例子中的“年收入”。用“>=”,“>”,“<”或“<=”作为分割条件(排序后,利用已有的分割情况,可以优化分割算法的时间复杂度)。
    2. 名称型(Nominal):类似编程语言中的枚举类型,变量只能从有限的选项中选取,比如前面例子中的“婚姻情况”,只能是“单身”,“已婚”或“离婚”,使用“=”来分割。

    三,如何评估分割点的好坏?

    如果一个分割点可以将当前的所有节点分为两类,使得每一类都很“纯”,也就是同一类的记录较多,那么就是一个好分割点。

    比如上面的例子,“拥有房产”,可以将记录分成了两类,“是”的节点全部都可以偿还债务,非常“纯”;“否”的节点,可以偿还贷款和无法偿还贷款的人都有,不是很“纯”,但是两个节点加起来的纯度之和与原始节点的纯度之差最大,所以按照这种方法分割。构建决策树采用贪心算法,只考虑当前纯度差最大的情况作为分割点。

    5 总结:常见决策树类型比较划分方式

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5.1 ID3 算法

    存在的缺点

    (1) ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时,采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性,在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息.

    (2) ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树

    5.2 C4.5算法

    做出的改进(为什么使用C4.5要好)

    (1) 用信息增益率来选择属性

    (2) 可以处理连续数值型属性

    (3)采用了一种后剪枝方法

    (4)对于缺失值的处理

    C4.5算法的优缺点

    优点:

    产生的分类规则易于理解,准确率较高。

    缺点:

    在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。

    此外,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

    5.3 CART算法

    决策树复杂度很大容易过拟合,所以我们要cart剪枝
    CART算法相比C4.5算法的分类方法,采用了
    简化的二叉树模型**,同时特征选择采用了近似的基尼系数来简化计算。

    C4.5不一定是二叉树,但CART一定是二叉树。

    同时,无论是ID3, C4.5还是CART,在做特征选择的时候都是选择最优的一个特征来做分类决策,但是大多数,**分类决策不应该是由某一个特征决定的,而是应该由一组特征决定的。**这样决策得到的决策树更加准确。这个决策树叫做多变量决策树(multi-variate decision tree)。在选择最优特征的时候,多变量决策树不是选择某一个最优特征,而是选择最优的一个特征线性组合来做决策。这个算法的代表是OC1,这里不多介绍。

    如果样本发生一点点的改动,就会导致树结构的剧烈改变。这个可以通过集成学习里面的随机森林之类的方法解决。

    三、 cart剪枝

    1 为什么要剪枝

    在这里插入图片描述

    •横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数,纵轴表示决策树的预测精度

    •实线显示的是决策树在训练集上的精度,虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度

    •随着树的增长,在训练样集上的精度是单调上升的, 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。

    出现这种情况的原因:

    •原因1:噪声、样本冲突,即错误的样本数据。

    •原因2:特征即属性不能完全作为分类标准。

    •原因3:巧合的规律性,数据量不够大。

    2 常用的减枝方法

    剪枝的意思
    在这里插入图片描述

    2.1 预剪枝 创建的时候进行剪枝,不要去添加某些枝

    (1)每一个结点所包含的最小样本数目,例如10,则该结点总样本数小于10时,则不再分;

    (2)指定树的高度或者深度,例如树的最大深度为4;

    (3)指定结点的熵小于某个值,不再划分。随着树的增长, 在训练样集上的精度是单调上升的, 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降**。**

    2.2 后剪枝: 创建好决策树之后再剪枝

    后剪枝,在已生成过拟合决策树上进行剪枝,可以得到简化版的剪枝决策树。

    剪枝的目的

    减少决策树节点的数量>降低决策树的复杂度>防止决策树过拟合

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  • 摘要: 依据庐山历史森林火灾特点, 选取防火期平均最高气温、平均气温、平均降水量、平均最长连旱天平均风速、植被类型、海拔、坡度和坡向9个因子作为森林火险区划指标, 并按照各区划因子对林火灵敏度或其对成火...
  • 森林植被碳储量按林分类型划分,从大到小依次为:阔叶林、针叶林、针阔混交林;按不同林龄划分,从大到小依次为:中龄林、幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林。森林植被碳密度特征为:阔叶林〉针叶林〉针阔混交林,且...
  • 四川省面积为57万平方多公里,丘陵、山地和高原占总面积97.7%,坡耕地(10°以上)占全省耕地70%左右。...(二)划分依据及分级单元、根据以上原则将我省土壤侵蚀类型分成三级、第一级、土壤侵蚀型:按土壤侵蚀发生成
  • 利用对小兴安岭林区典型低质林进行...在分析主要因子变化过程基础上,确定了低质林划分的技术参数,据此划分了低质林不同类型:非经济型低质林、低密度型低质林、草原型低质林、生长潜力型低质林和高肥低效低质林。
  • 在颁布的森林生态系统服务功能评估标准...按不同优势树种(组)划分的林分类型在两市的森林生态系统服务功能中发挥作用均有差别;针叶树种林分在大连市发挥生态服务功能价值要优于本溪市,而阔叶树种则相反。
  • 选取了八达岭林场121个小班作为研究对象,以其样地内植物(树种)组成、郁闭度、坡度、坡向、海拔高度、灌草生物量、枯落物生物量、森林类型和平均枝下高等因子作为燃烧性分量,对各小班燃烧性综合指标进行计算...
  • 本文首先基于景观生态学理论,从景观类型的面积,边缘,形状和密度四个方面分别选择了指标,以描述森林景观格局的状况,并建立了景观稳定性指标。模式(LSBI)。 然后,基于地统计学原理,我们利用网络技术并利用...
  • 目的 评估陕西省森林生态系统生态服务功能在不同区域物质量和价值量。方法 应用物质量和价值量相结合方法,借助...按服务功能类型划分,林产品价值467723.47万元,涵养水源价值842471.95万元。固定CO2价值684
  • 依据生态外貌和群落特征,划分了石门台自然保护区植被类型和群丛.整个保护区包括沟谷季风常绿阔叶林、山地常绿阔叶林、亚热带常绿针阔叶混交林、山顶矮林、崖壁矮林、亚热带常绿针叶林、亚热带灌丛草坡、亚热带...
  • 根据植被主要组成和结构将药乡林场森林划分为松林、栎林、刺槐林、混交林、板栗林和草地共六种植被类型。通过分类型设置典型样地并结合生物量法测算了药乡林场的森林碳储量。结果表明:药乡林场总碳储量为2.4359×...
  • 决策树与随机森林

    2020-10-08 13:02:55
    信息熵:单位比特,计算公式如信息增益:决策树得划分依据之一,特征A对训练数据集D信息增益g(D,A),定义为集合D信息熵H(D)与特征A给定条件下D信息条件熵H(D|A)之差,即公式为 常见决策树使用得算法:ID3:...

    一、决策树

    决策树(分类)定义:分类决策树模型是一种描述对实例进行分类得树形结构,决策树由节点(node)和有向边(directed edge)组成,节点有两种类型:内部节点(internal node)和叶结点(leaf node),内部结构表示一个特征或属性,叶结点表示一个类;
    信息熵:单位比特,计算公式如信息熵信息增益:决策树得划分依据之一,特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵H(D|A)之差,即公式为
    信息增益计算公式
    常见决策树使用得算法:ID3:信息增益;C4.5:信息增益比;CART:回归树是平方误差最小,分类树采用得是基尼系数;
    sklearn决策树API:sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None),其中,criterion:默认是’gini’系数,也可以选择信息增益的熵’entropy’,max_depth:树的深度大小,random_state:随机数种子;decision_path:返回决策树的路径
    决策树的结构、本地保存:sklearn.tree.export_graphviz() 该函数能够导出DOT格式
    tree.export_graphviz(estimator,out_file='tree.dot’,feature_names=[‘’,’’]
    工具:graphviz,ubuntu:sudo apt-get install graphviz,Mac:brew install graphviz,运行命令dot -Tpng tree.dot -o tree.png
    优缺点:优点:简单的理解和解释,树木可视化,需要很少的数据准备;缺点:对于较复杂的树容易过拟合;决策树不稳定,数据的小变化可能会导致完全不同的树被生成;
    改进方法:减枝cart算法,随机森林

    二、随机森林

    随机森林:在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
    算法流程:根据如下规则而建造每棵树:用N来表示训练用例(样本)的个数,M表示特征数目;输入特征数目m,用于确定决策树上一个节点的决策结果;其中m应远小于M;从N个训练用例(样本)中以有放回抽样的方式,取样N次,形成一个训练集(即bootstrap取样),并用未抽到的用例(样本)作预测,评估其误差;
    随机性解释:样本随机:如果不进行随机抽样,每棵树的训练集都一样,那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的;有放回:如果不是有放回的抽样,那么每棵树的训练样本都是不同的,都是没有交集的,这样每棵树都是“有偏的”,都是绝对“片面的”(当然这样说可能不对),也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的;而随机森林最后分类取决于多棵树(弱分类器)的投票表决。
    sklearn 随机森林API :sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’,
    max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None),n_estimators:integer,optional(default = 10) 森林里的树木数量;criteria:string,可选(default =“gini”)分割特征的测量方法;max_depth:integer或None,可选(默认=无)树的最大深度;bootstrap:boolean,optional(default = True)是否在构建树时使用放回抽样
    随机森林优缺点:优点:在当前所有算法中,具有极好的准确率;能够有效地运行在大数据集上;能够处理具有高维特征的输入样本,而且不需要降维;能够评估各个特征在分类问题上的重要性;对于缺省值问题也能够获得很好得结果;缺点:当随机森林中决策树个数很多时,训练时需要的空间和时间会比较大;在噪音比较大的样本集熵,RF模型容易陷入过拟合;

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  • 3.决策树与随机森林: 4.逻辑回归: 5.神经网络:深度学习之神经网络基础(一) 2.3.2 回归(连续型) 聚类 K-Means算法:机器学习之K-Means算法 DBSCAN算法:机器学习之DBSCAN聚类算法 3.机器
  • 集成学习模型与其他有监督模型的出发点大相径庭,之前的模型都是在给定的训练集上通过构建...在Scikit-Learn中实现了两种类型的集成学习算法,一种是Bagging methods,另一种是Boosting methods。 随机森林(R...
  • 决策树&随机森林&GBDT

    2017-10-29 22:42:00
    决策树算法 这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26703300 对决策树算法说非常深入浅出 决策树模型核心是下面几个部分: ...所谓分裂属性就是在某个节点处按照某一特征属性不同划分构造不同分支,其目...
  • 以下论点或摘自统计学习方法(李航),或自己理解。决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由结点(node)和有向边(direct edge)组成,...可以看作在超平面的划分如下: 图片是这位仁兄的,谢谢你啦http:/
  • 数据集介绍与划分2.1 sklearn数据集介绍2.1.1 分类和回归数据集2.1.2 API2.1.3 返回类型2.1.4 代码分析2.2 转换器和估计器2.2.1转换器2.2.2 估计器(sklearn机器学习算法实现)2.2.3 估计器工作流程3. ...
  • 在野外实地调查基础上,利用典型样地取样法,对江苏虞山森林植被进行了研究,划分了5个植被类型和10个森林群落。常熟虞山地区共有木本植物61科124属227种(变种)。对虞山木本植物区系组成进行分析表明,虞山木本...
  • 针对传统的基于散射机理的极化SAR图像分类方法易导致与雷达方位向具有一定倾角的建筑物(简称定向建筑物)被错划为森林等体散射类型的问题,提出一种引入极化方位角特征的分类方法。利用四分量分解模型并引入极化...
  • 运用层序地层原理,通过岩心和测井资料的综合分析,对新疆准东煤田西黑山勘查区西山窑组进行了层序地层研究,识别出3个体系域—)—低位、湖扩和高位体系域,并进一步进行了高频层序单元的划分。在层序地层格架的约束下,...

空空如也

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