分类和回归树 该软件使用随机森林中的回归树对数据矩阵进行分类。 该软件有两个版本：python 文件夹中的 Python 版本。 有一个 C++ 版本，它在根文件夹中更快更准确。 两个版本都采用并行编程并在多个线程或进程中运行。 运行程序 要运行该程序，请使用以下参数：./randomForest -t training_file -c data_to_classify -p 16 -n 1000 -f 30 -m 0.1 所需参数 -t 培训文件输入矩阵文件来训练树 -s 文件名写入软标签输出到 AUPR 程序的软标签输出 可选参数 -p 16 使用线程池中的 16 个线程来处理树 -n 1000 在森林中使用 1000 棵树 -f 30 对每棵树使用 30 个特征的子集 -g 0.1 继续分裂的平方和的最小增益 增益 = sum_of_squares - (left_squares

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