决策树二分类matlab代码-sherwood-classify-matlab:Sherwood的MATLAB包装器，一个决策森林框架

决策树二分类matlab代码这是用于使用决策森林框架[1]（在下文中称为Sherwood）进行分类的MATLAB包装器。 培训和分类是并行的。 入门 需要MATLAB和c ++编译器。 根据Sherwood的许可，您必须下载并将其放在/ Sherwood /中。 使用“ mex -setup”设置MATLAB。 example.m中提供了一个示例 所有文件都会自动编译 该代码已经过测试 在Ubuntu 13.10上具有GCC 4.8的MATLAB 2013a。 Windows 7上具有Visual Studio 2013的MATLAB 2013a 局限性 如果使用不支持OpenMP的c ++编译器，则需要通过在sherwood_train.m中设置“ use_openmp = false”来关闭多线程训练。 遗憾的是，Mathworks for Windows建议的c ++编译器不支持OpenMP。 但是，Visual Studio支持它。 备择方案 对于MATLAB [2,3]，至少有两种流行的随机森林实现。 与舍伍德的主要区别是 没有套袋，因此不会出现袋外错误等。 叶子中的概率存储