taralino

Beispiel

Um erste Erfahrungen mit einem Random Forest sammeln zu können, beschäftigen wir uns mit dem bekannten Problem, bunte Punkte in der Ebene unter Verwendung des ClassificationData-Pakets zu klassifizierten:

Zur Referenz

Im folgenden Beispiel werden Punkte in der Ebene verteilt, die in vier Farben klassifiziert werden sollen. Verwendet wird zunächst ein Random Forest bestehend aus sieben Entscheidungsbäumen. Die vollständige Referenz des RandomForest-Pakets findest du hier:

Zur Referenz

Beispiel

Random Forest zur Klassifikation bunter Punkte in der Ebene.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten erzeugen
var X = ClassificationData.get(500, {categories:4, shape:"mixed"});

// Testdaten erzeugen
var Y = ClassificationData.get(1000, {categories:4, shape:"mixed"});

// Random Forest erstellen
RandomForest.init(X, {trees:7});

// Random Forest testen
var m = RandomForest.test(Y);
Console.print("Es wurden");
Console.print(100 * (m/Y.length));
Console.print("Prozent der Testdaten korrekt klassifiziert.");

</script>
</body>
</html>

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Aufgabe

Mache dich mit dem Quellcode zuvor vertraut und bearbeite anschließend folgende Teilaufgaben:

Wie viel Prozent der Testobjekte werden (durchschnittlich) in Abhängigkeit der Anzahl der verwendeten Bäume korrekt klassifiziert. Verändere dazu die Option trees.
Verändere auch den Umfang der Trainingsdaten und schaue dir die Konfusionsmatrix an.