随着机器学习的不断发展，越来越多的算法和工具得以应用于不同的领域。在前端开发中，我们可以通过一些 npm 包来使用机器学习算法，以便更好地解决我们的问题。本文介绍的是 c4.5_with_random_forest 这个 npm 包的使用教程，该包提供了决策树算法 C4.5 以及随机森林算法的实现。
安装
使用 npm 安装 c4.5_with_random_forest：
npm install c4.5_with_random_forest --save
安装完成后，即可在项目中引入该包。
使用
C4.5 算法
C4.5 算法是一种基于决策树的分类算法，其主要思想是在不同属性之间选择能够最大化信息增益的属性，根据属性将样本递归地分成不同的类别。我们可以通过 c4.5_with_random_forest 包提供的示例数据来体验 C4.5 算法。
-- -------------------- ---- -------
----- --- - -----------------------------------
----- ---- - -
------- ------ ----- -------------
------- ----------- ----- -------------
------- ----------- ------ ----------------
------- ----------- ------ -------------
------------ ----------- ----- -------------
-- --- ---- ----
--
----- ---------- - -
- ------- ------- ----------- ------- -------
-------- ------- ----------- ------- -------
----- ---------
--
- ------- ------- ----------- ------- -------
-------- ------- ----------- ------- -------
----- ---------
--
- ------- ------- ------
-------- ------- ------
----- ---------
--
- ------- ------------- ----------------
-------- ------------- ----------------
----- ---------
--
--
----- ---- - ------------------ ------------在上述代码中，我们首先导入 c4.5_with_random_forest 包，然后定义了数据和属性，最后通过 makeTree 函数构建出一个决策树。
对于构建好的决策树，我们可以通过 classify 函数来对新数据进行分类：
const result = c45.classify(tree, ['buy', 'buy', 'no']); // recommend
C4.5 算法的使用方法主要就是上述过程。
随机森林算法
随机森林是一种基于集成学习的分类算法，其主要思想是通过分别基于不同的数据集和分类器来构建多个决策树，并通过投票的方式来确定最终的分类结果。我们也可以通过 c4.5_with_random_forest 包来使用随机森林算法。
-- -------------------- ---- -------
----- --- - -----------------------------------
----- ---- - -
------- ------ ----- -------------
------- ----------- ----- -------------
------- ----------- ------ ----------------
------- ----------- ------ -------------
------------ ----------- ----- -------------
-- --- ---- ----
--
----- ---------- - -
- ------- ------- ----------- ------- -------
-------- ------- ----------- ------- -------
----- ---------
--
- ------- ------- ----------- ------- -------
-------- ------- ----------- ------- -------
----- ---------
--
- ------- ------- ------
-------- ------- ------
----- ---------
--
- ------- ------------- ----------------
-------- ------------- ----------------
----- ---------
--
--
----- ----- - ------------------------ ----- ------------在上述代码中，我们通过 makeRandomForest 函数构建出了由 10 个决策树组成的随机森林。
随机森林的分类方法和决策树的分类方法类似，只需将新数据传入 classify 函数即可。
总结
通过 c4.5_with_random_forest 这个 npm 包提供的 C4.5 算法和随机森林算法，我们可以在前端开发中使用机器学习的力量，以更好地解决问题。通过本文的介绍，相信大家已经可以初步了解这个包的使用方法，并能够利用它完成自己的项目。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/6005661f81e8991b448e1fb1