随机森林论文作者写的随机森林

资 源 简 介

随机森林论文作者写的随机森林

详 情 说 明

随机森林是一种经典的集成学习方法，由Leo Breiman和Adele Cutler提出。其核心思想是通过构建多棵决策树进行投票或平均来提高模型的泛化能力。

在原作者的实现中，采用了Matlab与Fortran混合编程的方式，这种组合常见于需要兼顾开发效率与计算性能的场景。Matlab提供了便捷的算法开发环境，而Fortran则负责处理高性能计算部分，尤其是在大规模数据或复杂数值运算时。

使用该代码需要预装Fortran编译器，这是因为其中的关键计算模块（如决策树构建或特征选择）可能通过Fortran编写以实现更快的执行速度。这种混合架构体现了早期机器学习工程中“性能敏感部分用低级语言优化”的设计思想。

对于现代开发者而言，理解这种混合编程模式的价值在于： 性能瓶颈的针对性优化 不同编程语言优势的协同利用 遗留系统维护时的技术适配

值得注意的是，现今主流的随机森林实现（如Scikit-learn）已采用纯高级语言优化，但在处理超大规模数据时，混合编程的思路仍具有参考意义。