使用opencvSharp复现随机森林

Question

使用VS2022复现随机森林时

var trainData = TrainData.LoadFromCSV(filename,headerLineCount);  //读取CSV文件，并切割最后一列
trainData.ShuffleTrainTest();     // 打乱数据集
trainData.SetTrainTestSplitRatio(0.7,true);  //拆分

语句报错，错误为“TrainData”不包含“LoadFromCSV”、“ShuffleTrainTest”、“SetTrainTestSplitRatio”语句，而随机森林训练语句

var rf = RTrees.Create();
rf.TermCriteria = new TermCriteria(CriteriaTypes.MaxIter,100,1e-6);
rf.MaxDepth = 10;
rf.MinSampleCount = 2;
rf.RegressionAccuracy = 0.01f;
rf.UseSurrogates = false;
rf.ActiveVarCount = false;
rf.Train(trainData);

中最后一句中的trainData参数必须为TrainData类型，求能替代读取CSV文件并打乱数据集和拆分语句的代码。

Answer 1

该回复引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

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要使用OpenCvSharp复现随机森林，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用C#中的System.IO命名空间中的StreamReader类读取CSV文件的内容，并将其存储在适当的数据结构中，例如List<List>。以下是一个示例代码片段：

List<List<string>> data = new List<List<string>>();

using (StreamReader reader = new StreamReader(filename))
{
    string line;
    while ((line = reader.ReadLine()) != null)
    {
        List<string> row = line.Split(',').ToList();
        data.Add(row);
    }
}

1. 使用C#中的Random类打乱数据集。以下是一个示例代码片段：

Random random = new Random();
List<List<string>> shuffledData = data.OrderBy(x => random.Next()).ToList();

1. 使用C#中的LINQ查询从打乱后的数据集中拆分训练集和测试集。以下是一个示例代码片段：

int trainDataCount = (int)(shuffledData.Count * 0.7);
List<List<string>> trainData = shuffledData.Take(trainDataCount).ToList();
List<List<string>> testData = shuffledData.Skip(trainDataCount).ToList();

1. 使用OpenCvSharp的RTrees类进行随机森林训练。以下是一个示例代码片段：

var rf = RTrees.Create();
rf.TermCriteria = new TermCriteria(CriteriaTypes.MaxIter, 100, 1e-6);
rf.MaxDepth = 10;
rf.MinSampleCount = 2;
rf.RegressionAccuracy = 0.01f;
rf.UseSurrogates = false;
rf.ActiveVarCount = false;

Mat trainDataMat = new Mat(trainData.Count, trainData[0].Count, MatType.CV_32F);
for (int i = 0; i < trainData.Count; i++)
{
    for (int j = 0; j < trainData[i].Count; j++)
    {
        float value;
        bool parseResult = float.TryParse(trainData[i][j], out value);
        if (parseResult)
            trainDataMat.Set<float>(i, j, value);
    }
}

Mat trainLabelsMat = new Mat(trainData.Count, 1, MatType.CV_32S, Scalar.All(0));
rf.Train(trainDataMat, SampleTypes.RowSample, trainLabelsMat);

请注意，这只是一个简单示例，您需要根据您的具体情况进行适当的修改和调整。