Opencv249源码分析Extremelyrandomizedtrees.doc

Opencv2.4.9源码分析——Extremely randomized trees 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到最佳分叉属性，而ET是完全随机的得到分叉值，从而实现对决策树进行分叉的。 对于第2点的不同，我们再做详细的介绍。我们仅以二叉树为例，当特征属性是类别的形式时，随机选择具有某些类别的样本为左分支，而把具有其他类别的样本作为右分支；当特征属性是数值的形式时，随机选择一个处于该特征属性的最大值和最小值之间的任意数，当样本的该特征属性值大于该值时，作为左分支，当小于该值时，作为右分支。这样就实现了在该特征属性下把样本随机分配到两个分支上的目的。然后计算此时的分叉值（如果特征属性是类别的形式，可以应用基尼指数；如果特征属性是数值的形式，可以应用均方误差）。遍历节点内的所有特征属性，按上述方法得到所有特征属性的分叉值，我们选择分叉值最大的那种形式实现对该节点的分叉。从上面的介绍可以看出，这种方法比随机森林的随机性更强。 对于某棵决策树，由于它的最佳分叉属性是随机选择的，因此用它的预测结果往往是不准确的，但多棵决策树组合在一起，就可以达到很好的预测效果。 当ET构建好了以后，我们也可以应用全部的训练样本来得到该ET的预测误差。这是因为尽管构建决策树和预测应用的是同一个训练样本集，但由于最佳分叉属性是随机选择的，所以我们仍然会得到完全不同的预测结果，用该预测结果就可以与样本的真实响应值比较，从而得到预测误差。如果与随机森林相类比的话，在ET中，全部训练样本都是OOB样本，所以计算ET的预测误差，也就是计算这个OOB误差。 在这里，我们仅仅介绍了ET算法与随机森林的不同之处，ET算法的其他内容（如预测、OOB误差的计算）与随机森林是完全相同的，具体内容请看关于随机森林的介绍。 二、源码分析 下面是ET算法的类CvERTrees，它继承于CvRTrees类： [cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 class CV_EXPORTS_W CvERTrees : public CvRTrees { public: CV_WRAP CvERTrees(); virtual ~CvERTrees(); virtual bool train( const CvMat* trainData, int tflag, const CvMat* responses, const CvMat* varIdx=0, const CvMat* sampleIdx=0, const CvMat* varType=0, const CvMat* missingDataMask=0, CvRTParams params=CvRTParams()); CV_WRAP virtual bool train( const cv::Mat trainData, int tflag, const cv::Mat responses, const cv::Mat varIdx=cv::Mat(), const cv::Mat sampleIdx=cv::Mat(), const cv::Mat varType=cv::Mat(), const cv::Mat missingDataMask=cv::Mat(), CvRTParams params=CvRTParams()); virtual bool train( CvMLData* data, CvRTParams params=CvRTParams() ); protected: virtual std::string getName() const;