OpenCV2.3中Random Trees（R.T.）的继承结构：
API：
CvRTParams定义R.T.训练用参数，CvDTreeParams的扩展子类，但并不用到CvDTreeParams（单一决策树）所需的所有参数。比如说，R.T.通常不需要剪枝，因此剪枝参数就不被用到。
max_depth 单棵树所可能达到的最大深度
min_sample_count 树节点持续分裂的最小样本数量，也就是说，小于这个数节点就不持续分裂，变成叶子了
regression_accuracy 回归树的终止条件，如果所有节点的精度都达到要求就停止
use_surrogates 是否使用代理分裂。通常都是false，在有缺损数据或计算变量重要性的场合为true，比如，变量是色彩，而图片中有一部分区域因为光照是全黑的
max_categories 将所有可能取值聚类到有限类，以保证计算速度。树会以次优分裂（suboptimal split）的形式生长。只对2种取值以上的树有意义
priors 优先级设置，设定某些你尤其关心的类或值，使训练过程更关注它们的分类或回归精度。通常不设置
calc_var_importance 设置是否需要获取变量的重要值，一般设置true
nactive_vars 树的每个节点随机选择变量的数量，根据这些变量寻找最佳分裂。如果设置0值，则自动取变量总和的平方根
max_num_of_trees_in_the_forest R.T.中可能存在的树的最大数量
forest_accuracy 准确率（作为终止条件）
termcrit_type 终止条件设置
-- CV_TERMCRIT_ITER 以树的数目为终止条件，max_num_of_trees_in_the_forest生效
-- CV_TERMCRIT_EPS 以准确率为终止条件，forest_accuracy生效
-- CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS 两者同时作为终止条件
CvRTrees::train训练R.T.
return bool 训练是否成功
train_data 训练数据：样本（一个样本由固定数量的多个变量定义），以Mat的形式存储，以列或行排列，必须是CV_32FC1格式
tflag trainData的排列结构
-- CV_ROW_SAMPLE 行排列
-- CV_COL_SAMPLE 列排列
responses 训练数据：样本的值（输出），以一维Mat的形式存储，对应trainData，必须是CV_32FC1或CV_32SC1格式。对于分类问题，responses是类标签；对于回归问题，responses是需要逼近的函数取值
var_idx 定义感兴趣的变量，变量中的某些，传null表示全部
sample_idx 定义感兴趣的样本，样本中的某些，传null表示全部
var_type 定义responses的类型
-- CV_VAR_CATEGORICAL 分类标签
-- CV_VAR_ORDERED（CV_VAR_NUMERICAL）数值，用于回归问题
missing_mask 定义缺失数据，和train_data一样大的8位Mat
params CvRTParams定义的训练参数
CvRTrees::train训练R.T.（简短版的train函数）
return bool 训练是否成功
data 训练数据：CvMLData格式，可从外部.csv格式的文件读入，内部以Mat形式存储，也是类似的value / responses / missing mask。
params CvRTParams定义的训练参数
CvRTrees:predict对一组输入样本进行预测（分类或回归）
return double 预测结果
sample 输入样本，格式同CvRTrees::train的train_data
missing_mask 定义缺失数据
Example：
#include #include #include #include #include void print_result(float train_err, float test_err, const CvMat* _var_imp) { printf( "train error %fn", train_err ); printf( "test error %fnn", test_err ); if (_var_imp) { cv::Mat var_imp(_var_imp), sorted_idx; cv::sortIdx(var_imp, sorted_idx, CV_SORT_EVERY_ROW + CV_SORT_DESCENDING); printf( "variable importance:n" ); int i, n = (int)var_imp.total(); int type = var_imp.type(); CV_Assert(type == CV_32F || type == CV_64F); for( i = 0; i < n; i++) { int k = sorted_idx.at<<SPAN style="COLOR: #0000ff">int>(i); printf( "%dt%fn", k, type == CV_32F ? var_imp.at<<SPAN style="COLOR: #0000ff">float>(k) : var_imp.at<<SPAN style="COLOR: #0000ff">double>(k)); } } printf("n"); } int main() { const char* filename = "data.xml"; int response_idx = 0; CvMLData data; data.read_csv( filename ); // read data data.set_response_idx( response_idx ); // set response index data.change_var_type( response_idx, CV_VAR_CATEGORICAL ); // set response type // split train and test data CvTrainTestSplit spl( 0.5f ); data.set_train_test_split( &spl ); data.set_miss_ch("?"); // set missing value CvRTrees rtrees; rtrees.train( &data, CvRTParams( 10, 2, 0, false, 16, 0, true, 0, 100, 0, CV_TERMCRIT_ITER )); print_result( rtrees.calc_error( &data, CV_TRAIN_ERROR), rtrees.calc_error( &data, CV_TEST_ERROR ), rtrees.get_var_importance() ); return 0; }
References：
[1] OpenCV 2.3 Online Documentation:
http://opencv.itseez.com/modules/ml/doc/random_trees.html[2] Random Forests, Leo Breiman and Adele Cutler:
http://www.stat.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_home.htm[3] T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman.
The Elements of Statistical Learning. ISBN-13 978-0387952840, 2003, Springer
