随机森林

随机森林

定义：随机森林是一个分类器，它有一系列的单株树决策器{h （X,，θk ）；k=1，......}

来组成,其中{θk }是独立同分布的随机变量。再输入X 时，每一棵树只投一票给它认为最合适的类。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定,构成随机森林的基础分类器称为决策树。 Leo Breiman 和Adele Cutler 发展出推论出随机森林的算法。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho 所提出的随机决策森林（random decision forests ）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。 随机森林是一个组合分类器，构成随机森林的基础分类器是决策树。

决策树算法

决策树可以视为一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。树中包含3个节点：根节点。内部节点，终节点（叶子节点）。决策树只有一个根节点，是全体训练集的结合。树中的每个内部节点都是一个分裂问题，它将到达该节点的样本按某个特定的属性进行分割，可以将数据集合分割成2块或若干块。每个终结点（叶子节点）是带有分裂标签的数据集合，从决策树的根节点到叶子节点的每一条路径都形成一个类；决策树的算法很多，例如ID3算法，CART 算法等。这些算法均采用自上而下的贪婪的算法，每个内部节点选择分类效果最好的属性进行分裂节点，可以分为两个或若干个子节点，继续此过程到这可决策树能够将全部训练数据准确的分类，或所有属性都被用到为止。具体步骤如下：

1)假设T 为训练样本集。

2)选择一个最能区分T 中样本的一个属性。

3)创建一个数的节点，它的值是所选择的属性，创建此节点的子节点，每个子链代表所选属性的唯一值，适用子链的值进一步将样本细分为子类。

对于3)创建的三个子类

（1）如果子类的样本满足预定义的标准，或者树的这条路的剩余可选属性集为空，为沿此路径的新的样本指定类别。

（2）如果子类不满足于定义的标准，或者至少有一个属性能细分树的路径，设T 为当前子类样本的集合，返回步骤2），以下简单的给出二分树的结构图示：

根节点 中间节点 叶节点 规则1 叶节点 规则2

中间节点

建树算法在属性的选择标准非常重要。属性的选择的方法有很多种，例如信息增益（information gain）、信息增益比（information gain ratio）Gini指标（Gini Index）等方法。

ID3算法依据信息增益来选择属性。信息增益是在熵作为尺度的，是衡量属性对训练数据的分类的能力的标准。CART算法是利用Gini指标作为尺度来分裂属性的。Gini指标适用于二进制连续数值等类型的字段。为了防止决策树和训练样本集的过度拟合，需要对决策树进行剪枝。剪枝通常有事先剪枝法和事后剪枝法两种方法。事先剪枝法事建树过程中判断当前节点是否需要继续划分的简直方

法。通常是通过重要性检测（ 2或信息增益等）判断是否停止分裂节点。事后

剪枝方法是让树“充分成长”之后在判断是否进行停止分裂节点。常用到的方法是根据错误分类率（或决策树编码长度）进行决策树的事后剪枝。决策树具有以下四个优点：

决策树方法不需要假设先验概率的分布，这种非参数化的特点使其具有更好的灵活性和鲁棒性。

决策树方法不仅可以利用连续实数或离散的数值样本，而且可以利用“语义数据”比如离散的语义数据：东、南、西、北等。

决策树方法产生的决策树或产生式规则具有结构简单直观，容易理解以及计算效率高的特点。

决策树方法能够有效地抑制训练样本噪音和解决属性缺失问题。因此可以防止由于训练样本存在噪声和数据确实引起的精度降低。

但决策树也有与生俱来的缺点：

1）分类规则杂

2）收敛到非全局的局部最优解

3）过度拟合由于分类复杂则它可能过于适合噪声从而导致过度拟合问题。

为了克服以上的缺点，引入了另一种预测模式——随机森林。

随机森林的特征

随机森林具有以下的特征：

在现有的算法中随机森林算法的精度是无可比拟的。

随机森林能够有效地处理大的数据集。

随机森里面可以处理没有删减的成千上万的变量。

随机森林能够在分类的过程中可以生成一个泛化误差的内部无偏估计。

随机森林是一种有效地估计缺失数据的一种方法，当数据集中有大比例的数据缺失时仍然可以保持精度不变。

在不平衡的数据集的类别总图中可以平衡误差。

保存生成的随机森林以备解决其他的数据。

技术原型的计算可以给出变量之间的相关性和分类的信息。

可以计算实例组之间的相似度，可以用来做聚类分析，确定异常点（通过缩放比例）给出数据集的有趣诠释。

上述的能力可以为没有标签的数据导出无监督的聚类方法和异常点检测。

随机森林提供了一种检测变量交互作用的实验方式。特别值得注意的是随机森林的运行速度非常的块并且不会产生过度拟合，可以根据需要来生成任意多的树。

基于随机树上的诸多优点，随机森林在当前的机器学习领域是一个新的研究热点。

随机森林的理论基础

随机森林之所有那么多的优点，是因为有强大的数学知识做后盾。一个随机森林是否能够进行正确的分类，分类的效果如何，以及如何评价随机森林的分类效果都有数学知识的基础。

R.F 不会过度拟合的保证——大数定律

随机森林的一个与众不同的特征就是它不会产生过度拟合。那么它为什么不会产生过度拟合呢？不会产生过度拟合的理论依据是什么呢？下面解释这一个问题。 给定一系列分类器h （x ，θ1），h （x ，θ2），，，，，，h （x ，θk ）随机取出服从随机向量Y ,X 分布的训练集。定义边际函数为：

))((max ))((),(j x I a y x I a Y X h v h v m k k y j k k g =-==≠

其中I(.)是示性函数，(.)v k a 表示取平均。于是，边际函数刻画了在正确分类Y

下X 的得票超过其他分类的最大平均得票数的程度。该值越大，表明分类器的置信度越高。泛化误差由下式得出：

)0),((,<=*Y X P m P E g Y X 其中，下标X,Y 表明了概率的定义空间。

在随机森林中，)(x h k =h （x ，θk ）。当树的数目很大时，它会遵循大数定律，

因此树的结构为：随着分类树数目的增加，由于所有的序列θi ，*pE 几乎处处

收敛到

)0),((max )),(((,<=-==≠j x h y y X h p p p Y j Y X θθθθ

其中θ是对应单棵树决策树的随机变量，h （x ，θ）是基于x 和θ的输出。 这以结果解释了为什么随机森林不会随着分布树的增加而产生过拟合，但是却有一个有限的繁华误差值。它的依据是大数定律。

在有关随机森林的实验中，装袋方法和随机特征选择并行应用。袋装方法的每一个新的训练集都是在原始训练集中通过一种叫做步步为营法随机重复采样得到的。应用这种方法的训练集一般只能包含原训练集中大约百分之六十七的样本，其余的样本作为袋外数据，基于新的训练集生成树可以充分的成长，不进行剪枝。

应用袋装方法的两个原因。其一，当使用随机特征时，结合袋装方法可以提高精

度。其二，袋装方法可以对一个树集的总体泛化误差*pE 不断变化的上界进行估

计，与效能和相关性的估计一样的好。这一估计是由袋装的分类器给出的，解释如下。

假定在任何训练集中用一种方法构造分类器。给定一个特殊的训练集T,构造步步为营训练集T k ，构建分类器h （X,T k ）,由投票构成松弛的预测器。对于训练集T 中的每一个数y ，x

将不包含y ，x 的分类器T k 上得到的票数累加起来，称之为袋外数据分类器。繁

华误差的袋外数据估计就是训练集上的袋外数据分类器的误差率。

在步步为营法的训练集中，大约三分之一的样本被取出。这样给出的内部股就有利于理解分类器的精度，有利于找到提高精度的方法。另外一个重要的应用在于刻画变量的重要性。

随机森林的重要性是计算单个特征的重要性。对于重要性的度量基于以下的启发式思维：当一个相关特征（即对预测的准确率可能起重要作用的特征）加入噪声后，随机森林的预测准确率将显著降低。具体做法如下：

1）对已生成的随机森林用袋外数据测试其性能，得到一个袋外准确率；

2）随机的改变袋外数据集中的某个特征值（即人为的加入噪声）再用加入噪声的袋外数据测试随机森林的性能，又得到一个新的袋外数据准确率。

3）原始的袋外数据的准确率与加入噪声后的袋外准确率之差，可以作为所选特征的重要性的度量值。这一值越大说明所选的特征的重要性越高。

随机森林的这一性能可以用来寻找某一个烟具过程中最重要的一些变量。找到这些变量之后可以通过这些重要的变量来控制整个研究的进程。从而可已将一个复杂的研究过程简单化。

随机森林的常见的构建方法

构建随机森林的方法可谓是多种多样，我们可以结合自己的需要找到适合自己的构建随机森林的方法。

（1）袋装法是一个统计冲采样的组合技术，它以步步为营和数据融合技术为基础。袋装法最基本的思想是利用步步为营的法重采样来生成多个版本的预测器，然后把这些分类器融合。实际上是将所有的分类器进行组合。通常情况下的组合的分类器会给出比单一分类器的效果要好，原因是最终解决问题时结合了所有单独分类器的特点。步步为营法是以可重复的随机采样为基础的。在训练集上可重复的随机采样，就可以得到没有或者含有很少的误导率的训练样本集。如前所述，当在训练集上采样步步为营的方法采样时，平均百分之三十七的根部不会出现在步步为营采集的样本集合中，这就意味着训练集中的 这些可能的“异常点”往往不会出现在步步为营法采集的样本集合中。因此，与在原始的数据上构建分类器相比，在步步为营法采集的样本结合中更容易得到好的分类器。所以，比其他步步为营的版本在最终的判断更稳健。

Bagging RF 算法课描述如下：

Step1:对于给定的一个训练样本，通过n 次随机的可重复的采样，从数据（x1，

y1）.....（x n ,y n ）出发构建一个步步为营的样本（x *

1，y *1），.......（x n *

， y n *

）。

Step2:基于每一个步步为营样本，构建一颗决策树。

Step3:重复Step1-2，可以得到多棵树。 Step4:让每一棵树都对输入的向量x i 进行投票。

Step5:计算所有的投票数，找出其中票数最高的一个就是向量x i 的分类标签。 Step6:于正确的分类标签不一样的比例，就是随机森林的错误分类率。

（2）更新权重的随机森林方法有三只：Adaboost ，加弧法，Arc —x4算法。Adaboost 算法是所有更新权重算法中最重要的一个。很多的随机森林的分类效

果都是将Adaboost作为参照系的。

Adaboost算法是一个确定的算法目的是在前面分类器的错误分类的基础上为下一个分类器的输入选择训练集上的权重，每个分类器都可以利用一个训练集和一个加权训练集来改进。考虑如下的随机森林：

设w(1),.....w(k)

)0

)

(

1

)

(

(>=

=

∑k

k w

w j

j

j

为关于训练集的K个不同的权重的

向量，对训练集进行K种不同方式的加权，那么，所得到的加权数据全体构成

一个大集合，特别取权重为概率p（1）.......p（k）且∑

=

=

k

i

i

p

1

1

)(

时，依据概率p

（1）....p（k）从1,2,........k中抽取整数，记为θ。若θ=k，则利用训练集与权重w（k）产生分离器h（x，θ）。

使用Adaboost在某一数据集上运行了75次产生75个权重系数向量，舍弃前25个，保留后50个，记为w（1），w（2)........w(50).

第k个权系数向量的概率与Q(w k)=log()

[])(

/)

(

1k

error

k

error

-成正比，其中

)

(k

error是以w（k）为、加权的训练集产生的第k个分类器的误差。运行250次，其中在少量的数据集上重复了100次，每一次拿出百分之十作为检测集，然后将这100次的检测误差平均。

在每一个数据集上，Adaboost的误差率都非常的接近随机森林误差率。Adaboost具有许多优点，它运行快，简单，能够容易的进行编程。除了运行次数在没有其他的参数需要调节。不需要有关弱学习器的预备知识，并且容易结合任何方法结合来寻弱假设。结合这一系列的理论依据能够提供足够的数据和一个弱假设学习器，这一弱假设学习器能够有效地提供净度适中的弱假设。另外aDaboost还有一些注意事项。在特定的问题上，助推法的实际运行情况很明显的依赖于数据本身和弱学习器，理论上，如果所给的数据不够充分，并且是在复杂的弱假设或者弱的弱假设集上的话，助推法不会很好的表现。另外助推法特别容易受到噪声的影响。

（3）基于输入构建随机森林

基于输入创建随机森林的方法根据输入方式的不同给出了三种不同形式的构建方法。第一种是Forestes—RI，第二种是Forestes—RC，第三种是分类变数。Forestes—RI对输入的变量随机分组（每组变量的个数F是一个定值）。然后对于每组随机变量，利用CART的方法种植一株树，并让其充分成长，不进行剪枝。在每个节点上，对输入该节点的变量，重复上面的随机分组，再重复CART方法直到将所有的节点均为叶子节点为止。一般F有两种选择，首先是F=1；再次取F为小于log（m+1）的最大正整数，其中M是输入变量的个数。

该方法的优点如下：

由此构建的随机森林的精度可以与Adaboost相媲美。

与利用所有随机变量构建随机森林运行时间复杂度是F*log（N）/M，其中N是样本的数目。

利用F=1时的误差与F为小于log（M+1）的最大整数的误差之间的绝对误差不超过百分之一。

Forestes—RC是将随机特征进行线性组合，然后再作为输入变量来构建随机森林的方法。随机选择L个输入变量进行线性的组合得到新的特征（不同的L值对应不同的特征）。在每个节点上，随机选出L个变量v1，v2,......vl 及L个随机数

ki做不同的线性组合

]1,1

[

,

1

-

∈

=∑

=

k

v

k i i

l

i

i

V

。一般的，对于给定的集合Ｍ具有Ｏ

（l

M）种不同的输入变量的组合，为此我们仅仅考虑L=3的情形。由于袋外数据估计依赖F的选择，F=2时接近最小值，分类效能会随着F的增大而增大，但是相关性不会有明显的增加。所以再大的数据集上，一般选择F=8可以给出较好的效果。这种方法的优点如下：

可以处理具有不同量纲的输入变量的数据集。

在打烊本的数据输入集上有最佳的表现。

精度与Adaboost的精度最接近。

（4）基于输出构建随机森林

装袋法和助推法通过改变输入输出来构建扰动训练集，他们都降低了误差。如果仅仅只是对输出进行扰动，是否可以得到相似的性能。我们研究了两种随机化输出的方法。一种是输出拖尾法，指的是将高斯噪声加入到输出过程中，另一种是输出浮动法，指的是改变某一个或者若干个输出的分类的标签改变的程度是由一个称为浮动率的实值参数来衡量的。浮动输出法与拖尾法不同的是，输出浮动依赖于浮动率的选则。共同点是两种方法都可以进行回归和分类而且效果都好于袋装法。

基于输出构建的随机森林的一个重要特征是能计算单个特征的重要性。对特征重要性的度量是基于以下的富有启发的思路：当对一个特征加入噪声之后，RF的准确率将会发生变化，如果加噪声后的袋装估计的误差率大幅度的增加，就说明该特征的重要性较高。将每个特征的袋外估计的增幅都算出来之后，进行比较，其中增幅最大的一个就是最重要的一个。

Dietterrich的研究表明，当训练集结果标签的一小部分被随机的改变时，Adaboost 的精度会降低，而袋装法和随机分裂选择都对噪声有很强的免疫力。由于输出结果中往往混入噪声，鲁棒性是防止噪声的一个理想性质。Dietterrich的试验如下：每次改变二十分之一的标签（注入百分之五的噪声），在试验中一次数据集中随机分出的百分之十的检测集，将剩余的作为训练集，首先在该训练集上进行，然后将训练集中的百分之五的分类标签更改作为新的训练集进行新的运算。针对AdAaboost 森林—RI，森林—RC三种，将这一过程重复50次并且将50次的检测结果平均，百分比的增加是因为考虑噪声的缘故。至于两种随机森林，我们采用的特征是Breiman的试验中已经证明了具有最低的误差集合。考虑到运算时间长度，只选择了九个较小的数据集。针对这九个数据集合他们列出了由噪声引起的误差的增量。

由引入噪声导致的误差率的增加

数据集Adaboost F_RI F_RC

Glass 1.6 0.4 -04

Breast cancer 43.2 1.8 11.1

Diabetes 6.8 1.7 2.8

Sonar 15.1 -6.6 4.2

Ionosphere 27.7 3.8 5.7

Soybean 26.9 3.2 8.5

Ecoli 7.5 7.9 7.8

V otes 48.9 6.3 4.6

Liver 10.3 -0.2 4.8

在百分之五的噪声的水平下，Adaboost表现显著地不好，然而随机森林总体表现的比较稳定，变化较小。Adaboost表现出了不同寻常的数据依赖性，在glass与ecoli还有diabetes三个集合中，Adaboost受噪声影响最小。实验表明，错误标签将导致错误分类。总之，Adaboost因在乎放大具有噪声的事件的权重而有偏颇；随机森林不会集中权重于具体的子集，因此噪声对其影响较小。

（5）基于随机选择的特征子空间构建随机森林

由随机选择的子空间来构建随机森林的方法是依赖于一个自主的，伪随机的从给定的特征空间选择少量维数的过程。在每一个传递中，都是惊醒一次这样的选择，并且子空间是固定的，这以子空间中的所有的点在没有选定的维数中都对应一个个值。所有的样本被添加到这一个子空间中，并且利用别的样本被添加到同样的

子空间，并利用相应的树进行分类。、对于已给定的n维空间可以做n2种那样的

选择，对于每一个选择都可以构建一个决策树。如果子空间是在数的内部变化，也就是说每一次的分割中采用不同维数的特征的话，就可以得到更多不同的树。在选择维数的时候利用随机性只是便于找到可能性。在每一个选定的子空间上构建的树，都是利用所有的数据充分分割得到的。因此，它们都能够正确的认识训练集中的那些被假设为没有模糊性的样本。对于与训练集样本只是在没有选中的特征是上的不同的点来说，每棵树的分类是不变的，这样的每棵树都以不同的方式生成一个类。在高维的特征空间中大量的子空间就可以提供比实际需要多的选择。这样，在多数的其他类型的分类器都在饱受够面性造成的痛苦的时候，随机选择的子空间来构建随机森林的方法可以以高维数作为一个特征。随机选择的子空间来构建随机森林的方法随着它的构造的复杂化会提高整体的精度。随机选择的子空间来构建随机森林的方法是一种并行学习的算法。即随机选择的子空间来构建随机森林的方法中的每一颗决策树的生成都是独立的。这就是得它能够适应于快速学习的并行实现，在一些实际问题中快速学习是备受关注的。还有就是，因为这里没有山可以爬，所以就没有陷入举步优选的困境。将利用子空间得到的森林和其他方式得到的随机森林进行了比较，得到这样的结论：在实验中多用到的四个数据集中随机选择的子空间来构建随机森林的方法明显要由于单的分类效果，随机选择的子空间来构建随机森林的方法在相关的低维空间上也能够正常的工作。将随机选择的子空间来构建随机森林的方法与步步为营的方法、助推法进行比较，结果表明虽然就独立树而言，步步为营法、助推法这些利用冲采样办法得到的树有时会有更好的精度，但是对于多棵树而言，随机选择的子空间来构建随机森林的方法的镜度是最优的。

随机森林算法的优点：

对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器。

它可以处理大量的输入变量。

它可以在决定类别时，评估变量的重要性。

在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。

它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。

它提供一个实验方法，可以去侦测variable interactions 。

对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差。

它计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测偏离者（outlier）和将资料视觉化非常有用。

随机森林算法的应用

随机森林作为一个有效快捷的分类器，被应用到很多的领域上和专业内。举例如下：

（1）随机森林在经济中的应用

在经济迅猛发展的今天，企业的信用已经成为一个备受关注的问题，尤其是在银行的贷款业务中，能够准确的评估企业的信用就意味着能够有效地回收贷款。因此建立能够准确评估企业信用的模型成为了一个研究的热点。由于目前国内的信用研究评估学者采用的指标也各不相同，因此专家建议，采用适当的学习算法确定信用评估中的指标的重要性，并在此基础上进一步确定评估模型所需的指标体系。由于信用评估模型的数据特征很多、噪声很大、而随机森林特备适合对于高维度空间进行特征选择，当噪声出现的时候也能表现出较好的性能，并且随机森林还有一个显著地特征是能够计算单个特征的重要性，所以将随机森林应用到了评估模型指标体系确定中。

（2）随机森林在文档检索中的应用

随着信息的发展，信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具。随机森林中的数据挖掘的功能是其他分类方法不能比拟的。随机森林在文档检索中的应用算法如下：

首先，建立向量模型，采用给定的权重计算方法，所有的样本用词向量表示。其次，构造随机森林分类器。

最后，利用随机森林进行分类，把测试集作为上一步训练得到的模型的输入，最终由投票来决定各实例的类标签。

（3）随机森林在医学诊断上的应用

随机森林自身的结构决定了它能够处理具有很多弱输入的数据集。而这种弱输入的数据集在医院诊断里是最常见的。因此将随机森林引入到医学诊断中是一个必然的趋势。随机森林是由多个分类器组合得到的组合分类器，是一种能够提高分类标准率的方法。将自助法采样、未剪枝的二叉树分类应用到多普磁共振的图像分割技术中。为了精确地测试随机森里吗的分类效果，引入了加拿大里尔神经学学院的数据采用了DSC来计算随机森林的分割效果。随机森林在多普磁共振的图像分割的应用中显示出实现简单、速度快、精度高的特点。是一种有前景的多通道图像分割方法。因为在这以应用中没有考虑到体素之间的相关性，所以随机森林受噪声影响的程度较大。

随机森林的展望

随机森林作为一种非常快捷的机器学习的方法在分类和回归中都有重要的应用。虽然它的回归和分类的效果已经达到了相当的水平，但是并能睡随机森林就没有再发展的空间了我们今后的工作是找到改善随机森林的方法；进一步发展新的或完善已有的支持随机森林的软件；将随机森林应用到更广阔的范围上。

随机森林

学习算法 根据下列算法而建造每棵树： 1. 用N 来表示训练例子的个数，M表示变量的数目。 2. 我们会被告知一个数m ，被用来决定当在一个节点上做决定时，会使用到多少个变量。m应小于M 3. 从N个训练案例中以可重复取样的方式，取样N次，形成一组训练集（即bootstrap取样）。并使用这棵树来对剩余预测其类别，并评估其误差。 4. 对于每一个节点，随机选择m个基于此点上的变量。根据这m 个变量，计算其最佳的分割方式。 5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。 优点 随机森林的优点有： 1. 对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器。 2. 它可以处理大量的输入变量。 3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。 4. 在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。 5. 它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6. 它提供一个实验方法，可以去侦测variable interactions 。 7. 对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差。 8. 它计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测偏离者（outlier）和将资料视觉化非常有用。 9. 使用上述。它可被延伸应用在未标记的资料上，这类资料通常是使用非监督式聚类。也可侦测偏离者和观看资料。 10. 学习过程是很快速的。 缺点 1. 随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟 2. 对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。

浅谈《森林法》的修改

浅谈《森林法》的修改 一、现行《森林法》存在的问题 (一）没有体现林业基本法的作用 《森林法》的林业基本法地位在法学界都认可，可实践上，《森林法》并没有发挥作为森林资源法律体系核心法律的基本法的作用。 森林，从生态学讲是指在一定区域内存在的，以树木或其他木本植物为主体的一个群落生态系统，包括林地、树木、其他林地植物和栖息的动物。从植物学讲，森林是指在一定区域内存在的，以树木或其他木本植物为主体的植物群落。我国《宪法》第9条的规定：“矿藏、水流、森林、山岭、草原、荒地、滩涂等自然资源，都属于国家所有，即全民所有；由法律规定属于集体所有的森林和山岭、草原、荒地、滩涂外。”现行《森林法》在立法上采用的是《宪法》中的“森林”（即“森林资源”）的概念，但在具体规定上却只着重指木材生产，1998年的修订虽然增加了“国家设立森林生态效益补偿基金”的原则规定，对生物多样性保护、生态公益林建设，以及对林地、野生动植物等内容却并未作规定或只是简单的提及，采取另行立法的办法。 立法程序上，《森林法》由人大常委会立法，没有确立其在国家森林法律体系中作为“基本法”的地位，涉及森林的许多内容只能由国务院制订行政法规来规范。作为一个独立的学科及法律，《森林法》应有自己完整独立的法律体系，应在国家法律体系中占有一席之地。而在整个法律体系中，《森林法》应高于其他森林单行法，理应由人大立法。根据我国立法法的规定，由人大(而不是常委会）制定基本法律是《森林法》立法的必然要求，否则对于《森林法》这一“基本法”衍生和具体化的下位法，如“野生动物保护法”等，在客观上出现了与母法森林法“平起平坐”、“不分高低”的现象，或只能由国务院制订行政法规，影响其实施效果。 (二）具有明显的行业倾向 我国现行的所有林业法律法规，其指导思想仍然是如何“经营”与“收获”，或者如何保障“经营”与“收获”，除了为数极少的《中华人民共和国野生动物保护法》、《中华人民共和国野生动物保护实施条例》、《中华人民共和国_然保护区条例》、《中华人民共和国野生植物保护条例》、《森林和野生动物类型自然保护区管理办法》、《森林公园管理办法》等六项中有关条款外，其他所有涉林法律法规的主题仍然是“木头”林业，倒置了生态与经济的关系。这突出表现在《中华人民共和国森林法》和《中华人民共和国森林法实施条例》对森林资源的定义上。 (三）缺乏森林生态保护的制度 森林生态保护的必要性不言而喻。但受观念局限以及为经济发展服务的思想指导，建立在传统林业理论基础上的现行《森林法》本质上就是一部木材生产促进和保障法，其制度内容主要围绕如何实现森林的经济价值而设计，考量的是如何保障木材供应。这种倒置生态与经济关系的立法理念反映在制度规范中，就是对于森林生态保护制度的严重忽视。虽然《森林法》也有一些森林保护方面的规范，但也只是从维持木材和其他林产品的生产出发，防治森林火灾、病虫害和禁止毁林事件的发生，关注的重点是林产品的产量和经济利益，而并

随机森林算法

随机森林算法 1.算法简介 随机森林由LeoBreiman（2001）提出，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。单棵树的分类能力可能很小，但在随机产生大量的决策树后，一个测试样品可以通过每一棵树的分类结果经统计后选择最可能的分类。 2.算法原理 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 随机森林模型的基本思想是：首先，利用bootstrap抽样从原始训练集抽取k 个样本，且每个样本的样本容量都与原始训练集一样；其次，对k个样本分别建立k个决策树模型，得到k种分类结果；最后，根据k种分类结果对每个记录进行投票表决决定其最终分类，如下图所示。 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。

2019-新森林法处罚条例word版本 (11页)

本文部分内容来自网络整理所得，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即予以删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑修改文字！ == 新森林法处罚条例 森林法是调整人们从事森林、林木的培育种植、采伐利用和森林、林木、林地的经营管理活动中所发生的各种经济关系的法律规范的总称。下面是小编整理的新森林法处罚条例，欢迎大家阅读! 新森林法处罚条例 第一章总则 第一条为了保护、培育和合理利用森林资源，加快国土绿化，发挥森林蓄水保土、调节气候、改善环境和提供林产品的作用，适应社会主义建设和人民生活的需要，特制定本法。 第二条在中华人民共和国领域内从事森林、林木的培育种植、采伐利用和森林、林木、林地的经营管理活动，都必须遵守本法。 第三条森林资源属于国家所有，由法律规定属于集体所有的除外。 国家所有的和集体所有的森林、林木和林地，个人所有的林木和使用的林地，由县级以上地方政府登记造册，发放证书，确认所有权或者使用权。 国务院可以授权国务院林业主管部门，对国务院确定的国家所有的重点林区的森林、林木和林地登记造册，发放证书，并通知有关地方政府。 森林、林木、林地的所有者和使用者的合法权益，受法律保护，任何单位和个人不得侵犯。 第四条森林分为以下五类：

(一)防护林：以防护为主要目的的森林、林木和灌木丛，包括水源涵养林，水土保持林，防风固沙林，农田、牧场防护林，护岸林，护路林; (二)用材林：以生产木材为主要目的的森林和林木，包括以生产竹材为主 要目的的竹林; (三)经济林：以生产果品，食用油料、饮料、调料，工业原料和药材等为 主要目的的林木; (四)薪炭林：以生产燃料为主要目的的林木; (五)特种用途林：以国防、环境保护、科学实验等为主要目的的森林和林木，包括国防林、实验林、母树林、环境保护林、风景林，名胜古迹和革命纪 念地的林木，自然保护区的森林。 第五条林业建设实行以营林为基础，普遍护林，大力造林，采育结合，永续利用的方针。 第六条国家鼓励林业科学研究，推广林业先进技术，提高林业科学技术水平。 第七条国家保护林农的合法权益，依法减轻林农的负担，禁止向林农违法收费、罚款，禁止向林农进行摊派和强制集资。 国家保护承包造林的集体和个人的合法权益，任何单位和个人不得侵犯承 包造林的集体和个人依法享有的林木所有权和其他合法权益。 第八条国家对森林资源实行以下保护性措施： (一)对森林实行限额采伐，鼓励植树造林、封山育林，扩大森林覆盖面积; (二)根据国家和地方政府有关规定，对集体和个人造林、育林给予经济扶 持或者长期贷款; (三)提倡木材综合利用和节约使用木材，鼓励开发、利用木材代用品; (四)征收育林费，专门用于造林育林;

随机森林

随机森林 基础内容： 这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial，与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞，看懂了上面说的两个内容之后的文章才能继续读下去。 决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，每次分割的时候，都将当前的空间一分为二，比如说下面的决策树： 就是将空间划分成下面的样子： 这样使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域，在进行决策的时候，会根据输入样本每一维feature的值，一步一步往下，最后使得样本落入N个区域中的一个（假设有N个叶子节点） 随机森林(Random Forest):

随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点： ?在数据集上表现良好 ?在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势 ?它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择 ?在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要 ?在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计 ?训练速度快 ?在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响 ?容易做成并行化方法 ?实现比较简单 随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意- 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。这样使得在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现over-fitting。然后进行列采样，从M 个feature中，选择m个(m << M)。之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。一般很多的决策树算法都一个重要的步骤- 剪枝，但是这里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现over-fitting。 按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是大家组合起来就很厉害了。我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家，投票得到结果。 随机森林的过程请参考Mahout的random forest。这个页面上写的比较清楚了，其中可能不明白的就是Information Gain，可以看看之前推荐过的Moore的页面。

我国森林法价值理念的历史嬗变与森林法的修改-世界林业研究

第24卷第4期世界林业研究Vol.24No.4 2011年8月World Forestry Research Aug.2011 我国森林法价值理念的历史嬗变与森林法的修改* 张兰王世进 （江西理工大学环境资源法研究中心，江西赣州341000） 摘要：价值理念是森林法修改时必须考虑的核心问题，它决定了森林法所要促进的价值以及价值实现的立法选择。伦理观的更新是森林法价值理念变迁与发展的价值先导。我国历次森林法的价值理念均是建立在人类中心主义的伦理基础上。可持续发展环境伦理观的确立为森林法提供了新的价值导向，森林法价值理念要实现历史性转变并进而统领森林法的修改。 关键词：价值理念，环境伦理观，历史嬗变，可持续发展，森林法修改 中图分类号：DF463文献标识码：A文章编号：1001－4241（2011）04－0013－06 Historical Evolution of Value Idea of Forest Law in China and Amendment of Forestry Law Zhang Lan Wang Shijin （Research Center of Environmental and Resource Law，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou341000，Jiangxi，China） Abstract：The value idea is the core issue that must be considered when the forestry law is amended.It decides the value that the forestry law shall promote and decides the legislative choices for the realization of the value .The renewal of ethics is the guide to value for the change and development of the value idea of forestry law.The value idea of the previous forestry laws in China are all based on the ethic of anthropocentrism.The establishment of the environmental ethic of the sustainable development provides the forestry law with new guide to value.The value idea of forestry law in China should realize the historical shift and then guide the amendment of the forestry law. Key words：value idea，environmental ethic，historical evolution，sustainable development，amendment of forestry Law 我国森林法自实施以来在保护和合理利用森林资源方面发挥了重要作用，但在生态建设和环境保护中的应有作用并未充分发挥，其根本原因就在于我国现行森林法的价值理念与森林资源保护和生态建设要求的价值理念之间存在根本冲突。 1森林法价值理念与环境伦理观 法的价值理念是法学的核心理论问题，也是法的根本出发点。它是关于理想中的价值追求的系统理论和表述，这一理想中的价值追求需要通过具体法律制度以及司法程序予以释放、体现和实现［1］。森林法的价值理念就是关于理想中的森林法价值追求的系统理论和表述。制定法律的目的不是为了法律的存在本身，而是借助于法律追求和实现一定的价值目标。法的价值追求体现了人们的价值观，是指人们对法的价值的认识和看法，指人们想通过法实现的一定愿望。森林法的价值理念体现了一定时期人们对于森林法价值追求的要求，体现了人们期望通过森林法的实施所要达到的价值目标。这种价值理念进而通过一定的立法技术体现于森林法的具体制度设计中，乃至对森林法的实施产生根本性的影响。价值理念是统领森林法的根本观念，决定了森林法所要促进的 *收稿日期：2011－02－01 基金项目：2009年度江西省高校人文社会科学研究项目中国环境法史研究（FX0910） 作者简介：张兰（1978－），江西理工大学讲师，法学硕士，主要研究方向为环境资源法学，E－mail：yiong711@https://www.sodocs.net/doc/4f18640615.html, 王世进（1965－），江西理工大学教授，法学学士，主要研究方向为环境资源法学

随机森林

随机森林 定义：随机森林是一个分类器，它有一系列的单株树决策器{h （X,，θk ）；k=1，......} 来组成,其中{θk }是独立同分布的随机变量。再输入X 时，每一棵树只投一票给它认为最合适的类。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定,构成随机森林的基础分类器称为决策树。 Leo Breiman 和Adele Cutler 发展出推论出随机森林的算法。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho 所提出的随机决策森林（random decision forests ）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。 随机森林是一个组合分类器，构成随机森林的基础分类器是决策树。 决策树算法 决策树可以视为一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。树中包含3个节点：根节点。内部节点，终节点（叶子节点）。决策树只有一个根节点，是全体训练集的结合。树中的每个内部节点都是一个分裂问题，它将到达该节点的样本按某个特定的属性进行分割，可以将数据集合分割成2块或若干块。每个终结点（叶子节点）是带有分裂标签的数据集合，从决策树的根节点到叶子节点的每一条路径都形成一个类；决策树的算法很多，例如ID3算法，CART 算法等。这些算法均采用自上而下的贪婪的算法，每个内部节点选择分类效果最好的属性进行分裂节点，可以分为两个或若干个子节点，继续此过程到这可决策树能够将全部训练数据准确的分类，或所有属性都被用到为止。具体步骤如下： 1)假设T 为训练样本集。 2)选择一个最能区分T 中样本的一个属性。 3)创建一个数的节点，它的值是所选择的属性，创建此节点的子节点，每个子链代表所选属性的唯一值，适用子链的值进一步将样本细分为子类。 对于3)创建的三个子类 （1）如果子类的样本满足预定义的标准，或者树的这条路的剩余可选属性集为空，为沿此路径的新的样本指定类别。 （2）如果子类不满足于定义的标准，或者至少有一个属性能细分树的路径，设T 为当前子类样本的集合，返回步骤2），以下简单的给出二分树的结构图示： 根节点 中间节点 叶节点 规则1 叶节点 规则2 中间节点

数据挖掘之随机森林算法实验报告

太原师范学院 实验报告 Experimentation Report of Taiyuan Normal University 系部计算机系年级大三课程大数据分析 姓名XXX 同组者日期 项目数据挖掘之随机森林算法 一、实验目的 1.了解随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树 集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于 机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方 法。 2.掌握随机森林的相关知识，信息、熵、信息增益等的概念。 3.掌握随机森林中数据分析的几种基本方法，决策树算法， CART算法等。 4.了解集成学习的定义和发展。 5.掌握随机森林的生成规则，随机森林的生成方法，随机森林 的特点等相关知识。 二、实验内容 1.结合老师上课所讲内容及课本知识，通过查找相关资料，

学习与决策树，随机森林相关的知识。 2.查找相关例题，深入理解随机森林的各种算法。 3.找一个数据集，利用随机森林的相关算法训练随机森林， 对样本进行判段并计算其判断的准确度。 三、实验仪器及平台 计算机一台MATLAB 2018a 四、实验原理 1.随机森林的基本概念： 通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单 元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成 学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个 关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们 很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了， 这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想 --集成思想的体现。 2.决策树 2.1信息、熵、信息增益 这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利用特征来分类 时，确定特征选取顺序的依据。 2.2决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可

新修订《森林法》知识问答试题及答案

新修订《森林法》知识问答试题及答案 《中华人民共和国森林法》为了践行绿水青山就是金山银山理念，保护、培育和合理利用森林资源，加快国土绿化，保障森林生态安全，建设生态文明，实现人与自然和谐共生，制定的法律。 1. 新修订的森林法，自 2020 年（）起施行。 A 、 5 月 1 日 B 、 6 月 1 日 C 、 7 月 1 日 ( 正确答案 ) D 、 8 月 1 日 2. 新森林法专门增加植树节的规定，明确每年（）为植树节。 A 、 2 月 12 日 B 、 3 月 12 日 ( 正确答案 ) C 、 4 月 12 日 D 、 5 月 12 日 3. 单位之间发生的林木、林地所有权和使用权争议，由县级以上人民政府依法处理。 个人之间、个人与单位之间发生的林木所有权和林地使用权争议，由乡镇人民政府或者县级以上人民政府依法处理。 当事人对有关人民政府的处理决定不服的，可以自接到处理决定

通知之日起日内，向人民法院起诉。 A 、 15 日 B 、 30 日 ( 正确答案 ) C 、 60 日 D 、 90 日 4. 新森林法规定，地方人民政府可以根据本行政区域森林资源保护发展的需要，建立（）？ A 、目标责任制 B 、普法责任制 C 、林长制 ( 正确答案 ) D 、河长制 5. 新森林法规定，（）主管全国林业工作。 A 、国务院林业主管部门 ( 正确答案 ) B 、国务院农业农村主管部门 C 、国务院自然资源主管部门 D 、国务院生态环境主管部门 6. 新森林法规定，未实行承包经营的集体林地以及林地上的林木，由农村集体经济组织统一经营。经本集体经济组织成员的村民会议（）代表同意并公示，可以通过招标、拍卖、公开协商等方式依法流转林地经营权、林木所有权和使用权。 A 、三分之一以上成员或者三分之一以上村民 B 、三分之一以上成员或者三分之二以上村民

森林法讲解

虹桥镇机关干部 2013年3月份学法资料 《森林法》、《森林法实施条例》讲解 一、《森林法》和《森林法实施条例》出台的背景和意义 了解《森林法》和《森林法实施条例》出台的背景及出台的目的意义是为了更好地掌握《森林法》和《森林法实施条例》的立法精神。法，本身是政策的条文化和法制化，体现的是国家在一定时期的经济政策。《森林法》主要体现的是国家保护和发展林业的经济政策。一个时期国家经济政策的出台，有其相应的环境条件和历史背景。1979年制订《森林法（试行）》，是在计划经济体制条件下，适应计划经济制定的林业管理政策。但是随着市场经济体制改革的推进，《森林法》越来越不适应形势发展的需要，1986年以后就不断地有人提出要修改《森林法》。到了1989年，全国人大对《森林法》实施情况进行了视察，视察后认为，需要对《森林法》进行修改，到1993年，原林业部开始筹建《森林法》修改小组，1994年正式运作。但是在市场化推进过程中，林业的地位和作用还没有上升到一定的高度，因此，《森林法》修改工作进展缓慢，一直到1998年4月才完成，历时近五年。原计划由第八届全国人大完成的立法任务，到第九届全国人大才完成。 ㈠保护和发展森林资源，实施可持续发展战略，是工业社会向现代文明社会发展的必然趋势。《森林法》和《森林法实施条例》出台

以后，对林地管理力度已经达到了同耕地同样的管理力度。也就是说，对耕地的管理力度严到什么程度，林地的管理也严到什么程度。耕地最严厉的政策也就是按照《基本农田保护条例》，实行“占一造一”，也就是占一亩耕地，必须造一亩耕地。根据《森林法》和《森林法实施条例》的规定，减少一亩林地，同样，用地者也必须恢复一亩林地。这充分反映我们国家对林业的高度重视，正如党的十五届三中全会讲的那样，是把保护和发展森林资源，加快生态环境建设作为关系中华民族生存与发展的根本大计来对待的。 ㈡我们国家的生态环境问题越来越严重，可以说，已经成为制约国民经济和社会发展的重要因素之一。十五届三中全会的决议指出，改善我们国家生态环境问题，关系到中华民族生存与发展根本大计。这样说，是因为生态环境问题已经成为严重影响中华民族生存与发展的重要问题了。这里有几个数字，可以充分说明我国生态环境问题的严重性。一是我国每年由于各种生态灾难（包括水涝、干旱等），造成的损失都在2000亿元以上。2000亿元相当于我们国家年财政收入的五分之一（按1999年数），损失严重。二是我们国家有近1亿人生活在黄河这条“悬河”之下，为什么说黄河是一条悬河？由于水土流失严重，黄河的河床不断增高，人们也就不断加高堤坝，很多地方堤坝的高度已高出地面近10米。每年仍在以10厘米的速度增加，就像人们头顶上顶着一盆水。在这个1亿多人口的区域，其产值要占到全国的近三分之一。黄河已经有二十多年没有成灾了，如果黄河成灾，比长江造成的危害还要大，因为长江两边有很多山脉或丘陵地带，可

随机森林实验报告

随机森林实验报告 实验目的 实现随机森林模型并测试。 实验问题 Kaggle第二次作业Non-linear classification 算法分析与设计 一．算法设计背景: 1.随机森林的原子分类器一般使用决策树，决策树又分为拟合树和分类树。这两者的区别在于代价估值函数的不同。 2.根据经验，用拟合树做分类的效果比分类树略好。 3.对于一个N分类问题,它总是可以被分解为N个2分类问题，这样分解的好处是其决策树更加方便构造，更加简单，且更加有利于用拟合树来构建分类树。对于每一个2分类问题，构造的树又叫CART树，它是一颗二叉树。 4.将N个2分类树的结果进行汇总即可以得到多分类的结果。 树构造：

6.随机森林构造： 二．算法思路： 将一个N分类问题转化为N个二分类问题。转化方法是：构造N棵二叉拟合树，这里假设N为26，然后我们给N棵二叉树依次标号为1，2，3...26。1号树的结果对应于该条记录是不是属于第一类，是则输出1，否则输出号树的结果对应于该条记录是不是属于第二类，是则1否则0，依此类推。这样，我们的26棵二叉树的结果就对应了26个下标。 例如对于某条记录，这26个二叉树的结果按序号排列为{0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，...1,0}，那么这条记录的分类应该为25。要将一个26维的0，1序列变回

一个索引，我们只需要找出这个序列中值最大的元素的索引，这个索引即是序列号。 我们将上面的26棵分别对26个索引做是否判断的二分类树视为一个整体，在多线程的环境下，构造多个这样的整体，然后进行求和运算，最后取出每个结果序列中值最大的元素的下标作为分类值，那么久得到了我们想要的结果，随机森林完成。 三．算法流程： 1.读入训练集trainset,测试集testset 2.将训练集分割为输入trainIn,输出trainOut 3.这里假设类别数N为26，将trainOut[记录条数] 映射为 transformTrainOut[训练记录数][26] 4.初始化transformTestOut[测试记录数][26]全部为0 i = 1 : ForestSize: 策树 在这里，我们每一次26分类是由26棵CART共同完成的，CART的cost function采用的是gini系数，CART的最大层数为7，分裂停止条件为当前节点GINI为0或者当前节点所在层数到达了7. 2.随机森林 a.随机森林每次循环的训练集采样为原训练集的. b.对于森林中每一棵决策树每一次分割点的选取，对属性进行了打乱抽样，抽样数为25，即每次分割只在25个属性中寻找最合适的值。并且对于每个选取的属性，我们进行了行采样。即如果这个属性所拥有的属性值数大于30，我们选取其中30个作为分割候选，如果小于30，则全部纳入分割候选。 四．代码详解 1.训练集/测试集的读入 a.在中定义了：

随机森林算法介绍及R语言实现

随机森林算法介绍及R语言实现 随机森林算法介绍 算法介绍： 简单的说，随机森林就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每棵树之间是没有关联的。得到一个森林后，当有一个新的样本输入，森林中的每一棵决策树会分别进行一下判断，进行类别归类（针对分类算法），最后比较一下被判定哪一类最多，就预测该样本为哪一类。 随机森林算法有两个主要环节：决策树的生长和投票过程。 决策树生长步骤： 1. 从容量为N的原始训练样本数据中采取放回抽样方式(即bootstrap取样) 随机抽取自助样本集，重复k（树的数目为k）次形成一个新的训练集N，以此生成一棵分类树； 2. 每个自助样本集生长为单棵分类树，该自助样本集是单棵分类树的全部训 练数据。设有M个输入特征，则在树的每个节点处从M个特征中随机挑选m(m < M)个特征，按照节点不纯度最小的原则从这m个特征中选出一个特征进行分枝生长，然后再分别递归调用上述过程构造各个分枝，直到这棵树能准确地分类训练集或所有属性都已被使用过。在整个森林的生长过程中m将保持恒定； 3. 分类树为了达到低偏差和高差异而要充分生长，使每个节点的不纯度达到 最小，不进行通常的剪枝操作。 投票过程： 随机森林采用Bagging方法生成多个决策树分类器。 基本思想： 1. 给定一个弱学习算法和一个训练集，单个弱学习算法准确率不高，可以视 为一个窄领域专家； 2. 将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票，将多个窄领域专 家评估结果汇总，最后结果准确率将大幅提升。 随机森林的优点： ?可以处理大量的输入变量; ?对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器; ?可以在决定类别时，评估变量的重要性; ?在建造森林时，可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计;

森林法法律法规

环 境 与 资 源 保 护 法 学 学院 班级 姓名 学号

森林资源保护的法律法规 摘要：森林资源是林地及其所生长的森林有机体的总称,森林资源保护旨在促进森林数量的增加、质量的改善或物种繁衍，以及其他有利于提高森林功能、效益的保护性措施.我国关于森林资源保护的立法较早，从1963年起陆续颁布了一系列关于保护森林资源法律法规。目前，我国已基本建立了比较完备的森林保护法体系，本文从森林法、有关森林资源保护的法律法规以及近年的修订情况三方面阐述了有关森林资源保护的法律法规 关键词：森林资源,保护,法律法规 The laws and regulations of conservation of forest resources LIU Chong ( Institute of Environment & Chemistry Engineering Xi′an Polytechnic University ) Abstract The forest resources are the combination of forest and the organisms in which they grow. The conservation of forest resources is aimed at promoting the increase of quantity of forest，the improvement of quality or propagation of species，and other protective measures to improve the function and benefit of forest. A series of laws on conservation of forest resources have been consistently published since 1963 and established the law system .The article is related to the laws and regulations of conservation of forest resources from three aspects concluding laws，regulations and modification of the laws. Key words forest resources; conservation; laws and regulations 随着自然环境的恶化和资源的稀缺，世界各国都在自然资源立法方面不断改进，保障自然资源的合理利用。1963年国务院发布了《森林保护条例》，1973年农林部发布了《森林采伐更新规程》，1979年《森林法（试行）》由全国人大常委会通过，成为我国关于森林资源保护的第一部专门法律，调整有关林业生产建设领域内，国家机关、企业事业单位及其他社会组织之间以及它们与公民个人之间林业经济关系，以保护、发展和合理利用森林资源为目的，是国家组织、领导、管理林业经济的有力工具，属于经济法中一个重要组成

随机森林

随机森林 为了克服决策树容易过度拟合的缺点，Breiman（2001）提出了一种新的组合分类器算法——随机森林算法（Random Forests , RF）。他把分类决策树组合成随即森林，即在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度，对多元共线性不敏感，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用，被称为当前最好的算法之一。 基本原理 1.随机森林的定义 随机森林是一个由决策树分类器集合{} θ构成的组合分类器模 x ,2,1 k h (= ), , k 型，其中参数集{} θ是独立同分布的随机向量，x是输入向量。当给定输入向量 k 时每个决策树有一票投票权来选择最优分类结果。每一个决策树是由分类回归树（CART）算法构建的未剪枝的决策树。因此与CART相对应，随机森林也分为随机分类森林和随机回归森林。目前，随机分类森林的应用较为普遍，它的最终结果是单棵树分类结果的简单多数投票。而随机回归森林的最终结果是单棵树输出结果的简单平均。 2.随机森林的基本思想 随机森林是通过自助法（Bootstrap）重复采样技术，从原始训练样本集N 中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合，然后根据自助样本生成k决策树组成的随机森林。其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖一个独立抽取的样本，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它之间的相关性。 3.随机森林的生成过程 根据随机森林的原理和基本思想，随机森林的生成主要包括以下三个步骤：首先，通过Bootstrap方法在原始样本集S中抽取k个训练样本集，一般情况下每个训练集的样本容量与S一致； 其次，对k个训练集进行学习，以此生成k个决策树模型。在决策树生成过

新修订《中华人民共和国森林法》知识竞赛试题

新修订《中华人民共和国森林法》知识竞赛试题 1. 新修订的森林法由（）会议修订通过？ 第十一届全国人民代表大会常务委员会第十次会议 第十二届全国人民代表大会常务委员会第十二次会议 第十三届全国人民代表大会常务委员会第十五次会议 ( 正确答案 ) 2. 新《森林法》于什么日期修订通过？（） 2019 年 10 月 31 日 2019 年 12 月 28 日 ( 正确答案 ) 2020 年 1 月 1 日 3. 新《森林法》自（）起施行？ 2020 年 7 月 1 日 ( 正确答案 ) 2020 年 10 月 1 日 2021 年 1 月 1 日 4. 新《森林法》规定，国家实行森林资源保护发展（）制度？ 属地管理责任制 考核评价责任制 目标责任制和考核评价制度 ( 正确答案 ) 5. 新《森林法》规定，地方人民政府可以根据本行政区域森林

资源保护发展的需要，建立（）？ 普法责任制 林长制 ( 正确答案 ) 目标责任制 6. 新《森林法》规定，保护、培育、利用森林资源应当尊重自然、顺应自然、坚持（）、保护优先、保育结合、可持续发展原则。 生态优先 ( 正确答案 ) 节约优先 绿色优先 7. 新《森林法》规定，审计机关按照国家有关规定对（）森林资源资产进行审计监督。 集体 国有 ( 正确答案 ) 个人 8. 新《森林法》规定，国家保护林地，严格控制林地转为非林地，实行占用林地总量控制，确保林地（）不减少。 消耗量 生长量 保有量 ( 正确答案 ) 9. 新《森林法》的立法目的是：为了践行（）理念，保护、培育和合理利用森林资源，加快国土绿化，保障森林生态安全，建设

R软件实现随机森林算法(带详细代码操作)

R软件实现随机森林算法（带详细代码操作） 随机森林算法是我们经常要用到的机器学习，本文我们将使用随机森林模型，根据鲍鱼的一系列特征来预测鲍鱼是否“新鲜”。鲍鱼数据来自UCI机器学习存储库（我们将数据分为训练和测试集）。 目录如下： 1、数据准备（输入，数据已处理等） 2、数据分割（把数据分割为测试集和训练集） 3、变量选择 4、模型拟合结果及评估（混淆矩阵，ROC曲线等） 首先，我们将数据加载到R中： # 加载需要的安装包 library(caret) library(ranger) library(tidyverse) library(e1071) # 读入数据 abalone_data <- read.table("../data/abalone.data", sep = ",") # 读入变量名称 colnames(abalone_data) <- c("sex", "length", "diameter", "height", "whole.weight", "shucked.weight", "viscera.weight", "shell.weight", "age") # 对预测变量进行划分 abalone_data <- abalone_data %>% mutate(old = age > 10) %>% # remove the "age" variable select(-age) # 把数据分割成训练集合测试集 set.seed(23489) train_index <- sample(1:nrow(abalone_data), 0.9 * nrow(abalone_data)) abalone_train <- abalone_data[train_index, ] abalone_test <- abalone_data[-train_index, ] # remove the original dataset rm(abalone_data) # view the first 6 rows of the training data head(abalone_train) 可以看到，输出结果如下：

随机森林(精)

随机森林 θk）；k=1，......}定义：随机森林是一个分类器，它有一系列的单株树决策器{h（X,， θk}是独立同分布的随机变量。再输入X时，每一棵树只投一票给来组成,其中{ 它认为最合适的类。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定,构成随机森林的基础分类器称为决策树。Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合Breimans 的"Bootstrap aggregating" 想法和Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。随机森林是一个组合分类器，构成随机森林的基础分类器是决策树。 决策树算法 决策树可以视为一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。树中包含3个节点：根节点。内部节点，终节点（叶子节点）。决策树只有一个根节点，是全体训练集的结合。树中的每个内部节点都是一个分裂问题，它将到达该节点的样本按某个特定的属性进行分割，可以将数据集合分割成2块或若干块。每个终结点（叶子节点）是带有分裂标签的数据集合，从决策树的根节点到叶子节点的每一条路径都形成一个类；决策树的算法很多，例如ID3算法，CART算法等。这些算法均采用自上而下的贪婪的算法，每个内部节点选择分类效果最好的属性进行分裂节点，可以分为两个或若干个子节点，继续此过程到这可决策树能够将全部训练数据准确的分类，或所有属性都被用到为止。具体步骤如下： 1)假设T为训练样本集。 2)选择一个最能区分T中样本的一个属性。 3)创建一个数的节点，它的值是所选择的属性，创建此节点的子节点，每个子链代表所选属性的唯一值，适用子链的值进一步将样本细分为子类。 对于3)创建的三个子类 （1）如果子类的样本满足预定义的标准，或者树的这条路的剩余可选属性集为空，为沿此路径的新的样本指定类别。 （2）如果子类不满足于定义的标准，或者至少有一个属性能细分树的路径，设T为当前子类样本的集合，返回步骤2），以下简单的给出二分树的结构图示：

新修订《森林法》知识问答试题

新修订《森林法》知识问答试题 《中华人民共和国森林法》为了践行绿水青山就是金山银山理念，保护、培育和合理利用森林资源，加快国土绿化，保障森林生态安全，建设生态文明，实现人与自然和谐共生，制定的法律。 1. 新修订的森林法，自2020年（）起施行。 [单选题] * A、5月1日 B、6月1日 C、7月1日(正确答案) D、8月1日 2. 新森林法专门增加植树节的规定，明确每年（）为植树节。 [单选题] * A、2月12日 B、3月12日(正确答案) C、4月12日 D、5月12日 3. 单位之间发生的林木、林地所有权和使用权争议，由县级以上人民政府依法处理。 个人之间、个人与单位之间发生的林木所有权和林地使用权争议，由乡镇人民政府或者县级以上人民政府依法处理。 当事人对有关人民政府的处理决定不服的，可以自接到处理决定通知之日起日内，向人民法院起诉。 [单选题] * A、15日 B、30日(正确答案) C、60日

D、90日 4. 新森林法规定，地方人民政府可以根据本行政区域森林资源保护发展的需要，建立（）？ [单选题] * A、目标责任制 B、普法责任制 C、林长制(正确答案) D、河长制 5. 新森林法规定，（）主管全国林业工作。 [单选题] * A、国务院林业主管部门(正确答案) B、国务院农业农村主管部门 C、国务院自然资源主管部门 D、国务院生态环境主管部门 6. 新森林法规定，未实行承包经营的集体林地以及林地上的林木，由农村集体经济组织统一经营。经本集体经济组织成员的村民会议（）代表同意并公示，可以通过招标、拍卖、公开协商等方式依法流转林地经营权、林木所有权和使用权。 [单选题] * A、三分之一以上成员或者三分之一以上村民 B、三分之一以上成员或者三分之二以上村民 C、三分之二以上成员或者三分之一以上村民 D、三分之二以上成员或者三分之二以上村民(正确答案) 7. 新森林法规定，保护、培育、利用森林资源应当尊重自然、顺应自然，坚持（）、保护优先、保育结合、可持续发展的原则。 [单选题] * A、节约优先