随即森林代码说明
Package‘randomForest’
October7,2015
Title Breiman and Cutler's Random Forests for Classi?cation and
Regression
Version4.6-12
Date2015-10-06
Depends R(>=2.5.0),stats
Suggests RColorBrewer,MASS
Author Fortran original by Leo Breiman and Adele Cutler,R port by
Andy Liaw and Matthew Wiener.
Description Classi?cation and regression based on a forest of trees
using random inputs.
Maintainer Andy Liaw
License GPL(>=2)
URL https://https://www.wendangku.net/doc/552205534.html,/~breiman/RandomForests/
NeedsCompilation yes
Repository CRAN
Date/Publication2015-10-0708:38:34
R topics documented:
classCenter (2)
combine (3)
getTree (4)
grow (5)
importance (6)
imports85 (7)
margin (8)
MDSplot (9)
na.rough?x (10)
outlier (11)
partialPlot (12)
plot.randomForest (14)
1
2classCenter
predict.randomForest (15)
randomForest (17)
rfcv (21)
rfImpute (23)
rfNews (25)
treesize (25)
tuneRF (26)
varImpPlot (27)
varUsed (28)
Index29 classCenter Prototypes of groups.
Description
Prototypes are‘representative’cases of a group of data points,given the similarity matrix among the points.They are very similar to medoids.The function is named‘classCenter’to avoid con?ict with the function prototype in the methods package.
Usage
classCenter(x,label,prox,nNbr=min(table(label))-1)
Arguments
x a matrix or data frame
label group labels of the rows in x
prox the proximity(or similarity)matrix,assumed to be symmetric with1on the diagonal and in[0,1]off the diagonal(the order of row/column must match that
of x)
nNbr number of nearest neighbors used to?nd the prototypes.
Details
This version only computes one prototype per class.For each case in x,the nNbr nearest neighors are found.Then,for each class,the case that has most neighbors of that class is identi?ed.The pro-totype for that class is then the medoid of these neighbors(coordinate-wise medians for numerical variables and modes for categorical variables).
This version only computes one prototype per class.In the future more prototypes may be computed (by removing the‘neighbors’used,then iterate).
Value
A data frame containing one prototype in each row.
combine3
Author(s)
Andy Liaw
See Also
randomForest,MDSplot
Examples
data(iris)
iris.rf<-randomForest(iris[,-5],iris[,5],prox=TRUE)
iris.p<-classCenter(iris[,-5],iris[,5],iris.rf$prox)
plot(iris[,3],iris[,4],pch=21,xlab=names(iris)[3],ylab=names(iris)[4], bg=c("red","blue","green")[as.numeric(factor(iris$Species))],
main="Iris Data with Prototypes")
points(iris.p[,3],iris.p[,4],pch=21,cex=2,bg=c("red","blue","green"))
combine Combine Ensembles of Trees
Description
Combine two more more ensembles of trees into one.
Usage
combine(...)
Arguments
...two or more objects of class randomForest,to be combined into one.
Value
An object of class randomForest.
Note
The confusion,err.rate,mse and rsq components(as well as the corresponding components in the test compnent,if exist)of the combined object will be NULL.
Author(s)
Andy Liaw
See Also
randomForest,grow
4getTree
Examples
data(iris)
rf1<-randomForest(Species~.,iris,ntree=50,norm.votes=FALSE)
rf2<-randomForest(Species~.,iris,ntree=50,norm.votes=FALSE)
rf3<-randomForest(Species~.,iris,ntree=50,norm.votes=FALSE)
rf.all<-combine(rf1,rf2,rf3)
print(rf.all)
getTree Extract a single tree from a forest.
Description
This function extract the structure of a tree from a randomForest object.
Usage
getTree(rfobj,k=1,labelVar=FALSE)
Arguments
rfobj a randomForest object.
k which tree to extract?
labelVar Should better labels be used for splitting variables and predicted class? Details
For numerical predictors,data with values of the variable less than or equal to the splitting point go to the left daughter node.
For categorical predictors,the splitting point is represented by an integer,whose binary expansion gives the identities of the categories that goes to left or right.For example,if a predictor has four categories,and the split point is13.The binary expansion of13is(1,0,1,1)(because 13=1?20+0?21+1?22+1?23),so cases with categories1,3,or4in this predictor get sent to the left,and the rest to the right.
Value
A matrix(or data frame,if labelVar=TRUE)with six columns and number of rows equal to total
number of nodes in the tree.The six columns are:
left daughter the row where the left daughter node is;0if the node is terminal
right daughter the row where the right daughter node is;0if the node is terminal
split var which variable was used to split the node;0if the node is terminal
split point where the best split is;see Details for categorical predictor
status is the node terminal(-1)or not(1)
prediction the prediction for the node;0if the node is not terminal
grow5
Author(s)
Andy Liaw
See Also
randomForest
Examples
data(iris)
##Look at the third trees in the forest.
getTree(randomForest(iris[,-5],iris[,5],ntree=10),3,labelVar=TRUE)
grow Add trees to an ensemble
Description
Add additional trees to an existing ensemble of trees.
Usage
##S3method for class randomForest
grow(x,how.many,...)
Arguments
x an object of class randomForest,which contains a forest component.
how.many number of trees to add to the randomForest object.
...currently ignored.
Value
An object of class randomForest,containing how.many additional trees.
Note
The confusion,err.rate,mse and rsq components(as well as the corresponding components in the test compnent,if exist)of the combined object will be NULL.
Author(s)
Andy Liaw
See Also
combine,randomForest
6importance
Examples
data(iris)
iris.rf<-randomForest(Species~.,iris,ntree=50,norm.votes=FALSE)
iris.rf<-grow(iris.rf,50)
print(iris.rf)
importance Extract variable importance measure
Description
This is the extractor function for variable importance measures as produced by randomForest. Usage
##S3method for class randomForest
importance(x,type=NULL,class=NULL,scale=TRUE,...)
Arguments
x an object of class randomForest.
type either1or2,specifying the type of importance measure(1=mean decrease in accuracy,2=mean decrease in node impurity).
class for classi?cation problem,which class-speci?c measure to return.
scale For permutation based measures,should the measures be divided their“standard errors”?
...not used.
Details
Here are the de?nitions of the variable importance measures.The?rst measure is computed from permuting OOB data:For each tree,the prediction error on the out-of-bag portion of the data is recorded(error rate for classi?cation,MSE for regression).Then the same is done after permuting each predictor variable.The difference between the two are then averaged over all trees,and nor-malized by the standard deviation of the differences.If the standard deviation of the differences is equal to0for a variable,the division is not done(but the average is almost always equal to0in that case).
The second measure is the total decrease in node impurities from splitting on the variable,averaged over all trees.For classi?cation,the node impurity is measured by the Gini index.For regression,it is measured by residual sum of squares.
Value
A matrix of importance measure,one row for each predictor variable.The column(s)are different
importance measures.
imports857
See Also
randomForest,varImpPlot
Examples
set.seed(4543)
data(mtcars)
mtcars.rf<-randomForest(mpg~.,data=mtcars,ntree=1000,
keep.forest=FALSE,importance=TRUE)
importance(mtcars.rf)
importance(mtcars.rf,type=1)
imports85The Automobile Data
Description
This is the‘Automobile’data from the UCI Machine Learning Repository.
Usage
data(imports85)
Format
imports85is a data frame with205cases(rows)and26variables(columns).This data set consists of three types of entities:(a)the speci?cation of an auto in terms of various characteristics,(b) its assigned insurance risk rating,(c)its normalized losses in use as compared to other cars.The second rating corresponds to the degree to which the auto is more risky than its price indicates.
Cars are initially assigned a risk factor symbol associated with its price.Then,if it is more risky (or less),this symbol is adjusted by moving it up(or down)the scale.Actuarians call this process ‘symboling’.A value of+3indicates that the auto is risky,-3that it is probably pretty safe.
The third factor is the relative average loss payment per insured vehicle year.This value is normal-ized for all autos within a particular size classi?cation(two-door small,station wagons,sports/speciality, etc...),and represents the average loss per car per year.
Author(s)
Andy Liaw
Source
Originally created by Jeffrey C.Schlimmer,from1985Model Import Car and Truck Speci?ca-tions,1985Ward’s Automotive Yearbook,Personal Auto Manuals,Insurance Services Of?ce,and Insurance Collision Report,Insurance Institute for Highway Safety.
The original data is at https://www.wendangku.net/doc/552205534.html,/~mlearn/MLSummary.html.
8margin
References
1985Model Import Car and Truck Speci?cations,1985Ward’s Automotive Yearbook.
Personal Auto Manuals,Insurance Services Of?ce,160Water Street,New York,NY10038
Insurance Collision Report,Insurance Institute for Highway Safety,Watergate600,Washington, DC20037
See Also
randomForest
Examples
data(imports85)
imp85<-imports85[,-2]#Too many NAs in normalizedLosses.
imp85<-imp85[complete.cases(imp85),]
##Drop empty levels for factors.
imp85[]<-lapply(imp85,function(x)if(is.factor(x))x[,drop=TRUE]else x)
stopifnot(require(randomForest))
price.rf<-randomForest(price~.,imp85,do.trace=10,ntree=100)
print(price.rf)
numDoors.rf<-randomForest(numOfDoors~.,imp85,do.trace=10,ntree=100)
print(numDoors.rf)
margin Margins of randomForest Classi?er
Description
Compute or plot the margin of predictions from a randomForest classi?er.
Usage
##S3method for class randomForest
margin(x,...)
##Default S3method:
margin(x,observed,...)
##S3method for class margin
plot(x,sort=TRUE,...)
Arguments
x an object of class randomForest,whose type is not regression,or a matrix of predicted probabilities,one column per class and one row per observation.For
the plot method,x should be an object returned by margin.
observed the true response corresponding to the data in x.
sort Should the data be sorted by their class labels?
...other graphical parameters to be passed to plot.default.
MDSplot9
Value
For margin,the margin of observations from the randomForest classi?er(or whatever classi?er that produced the predicted probability matrix given to margin).The margin of a data point is de?ned as the proportion of votes for the correct class minus maximum proportion of votes for the other classes.Thus under majority votes,positive margin means correct classi?cation,and vice versa.
Author(s)
Robert Gentlemen,with slight modi?cations by Andy Liaw
See Also
randomForest
Examples
set.seed(1)
data(iris)
iris.rf<-randomForest(Species~.,iris,keep.forest=FALSE)
plot(margin(iris.rf))
MDSplot Multi-dimensional Scaling Plot of Proximity matrix from randomFor-
est
Description
Plot the scaling coordinates of the proximity matrix from randomForest.
Usage
MDSplot(rf,fac,k=2,palette=NULL,pch=20,...)
Arguments
rf an object of class randomForest that contains the proximity component.
fac a factor that was used as response to train rf.
k number of dimensions for the scaling coordinates.
palette colors to use to distinguish the classes;length must be the equal to the number of levels.
pch plotting symbols to use.
...other graphical parameters.
Value
The output of cmdscale on1-rf$proximity is returned invisibly.
10na.rough?x
Note
If k>2,pairs is used to produce the scatterplot matrix of the coordinates.
Author(s)
Robert Gentleman,with slight modi?cations by Andy Liaw
See Also
randomForest
Examples
set.seed(1)
data(iris)
iris.rf<-randomForest(Species~.,iris,proximity=TRUE,
keep.forest=FALSE)
MDSplot(iris.rf,iris$Species)
##Using different symbols for the classes:
MDSplot(iris.rf,iris$Species,palette=rep(1,3),pch=as.numeric(iris$Species))
na.roughfix Rough Imputation of Missing Values
Description
Impute Missing Values by median/mode.
Usage
na.roughfix(object,...)
Arguments
object a data frame or numeric matrix.
...further arguments special methods could require.
Value
A completed data matrix or data frame.For numeric variables,NA s are replaced with column medi-
ans.For factor variables,NA s are replaced with the most frequent levels(breaking ties at random).
If object contains no NA s,it is returned unaltered.
Note
This is used as a starting point for imputing missing values by random forest.
outlier11
Author(s)
Andy Liaw
See Also
rfImpute,randomForest.
Examples
data(iris)
iris.na<-iris
set.seed(111)
##artificially drop some data values.
for(i in1:4)iris.na[sample(150,sample(20)),i]<-NA
iris.roughfix<-na.roughfix(iris.na)
iris.narf<-randomForest(Species~.,iris.na,na.action=na.roughfix)
print(iris.narf)
outlier Compute outlying measures
Description
Compute outlying measures based on a proximity matrix.
Usage
##Default S3method:
outlier(x,cls=NULL,...)
##S3method for class randomForest
outlier(x,...)
Arguments
x a proximity matrix(a square matrix with1on the diagonal and values between0 and1in the off-diagonal positions);or an object of class randomForest,whose
type is not regression.
cls the classes the rows in the proximity matrix belong to.If not given,all data are assumed to come from the same class.
...arguments for other methods.
Value
A numeric vector containing the outlying measures.The outlying measure of a case is computed as
n/sum(squared proximity),normalized by subtracting the median and divided by the MAD,within each class.
See Also
randomForest
Examples
set.seed(1)
iris.rf<-randomForest(iris[,-5],iris[,5],proximity=TRUE)
plot(outlier(iris.rf),type="h",
col=c("red","green","blue")[as.numeric(iris$Species)])
partialPlot Partial dependence plot
Description
Partial dependence plot gives a graphical depiction of the marginal effect of a variable on the class probability(classi?cation)or response(regression).
Usage
##S3method for class randomForest
partialPlot(x,pred.data,x.var,which.class,
w,plot=TRUE,add=FALSE,
n.pt=min(length(unique(pred.data[,xname])),51),
rug=TRUE,xlab=deparse(substitute(x.var)),ylab="",
main=paste("Partial Dependence on",deparse(substitute(x.var))),
...)
Arguments
x an object of class randomForest,which contains a forest component.
pred.data a data frame used for contructing the plot,usually the training data used to con-truct the random forest.
x.var name of the variable for which partial dependence is to be examined.
which.class For classi?cation data,the class to focus on(default the?rst class).
w weights to be used in averaging;if not supplied,mean is not weighted
plot whether the plot should be shown on the graphic device.
add whether to add to existing plot(TRUE).
n.pt if x.var is continuous,the number of points on the grid for evaluating partial dependence.
rug whether to draw hash marks at the bottom of the plot indicating the deciles of x.var.
xlab label for the x-axis.
ylab label for the y-axis.
main main title for the plot.
...other graphical parameters to be passed on to plot or lines.
Details
The function being plotted is de?ned as:
?f(x)=1
n
n
i=1
f(x,x iC),
where x is the variable for which partial dependence is sought,and x iC is the other variables in the data.The summand is the predicted regression function for regression,and logits(i.e.,log of fraction of votes)for which.class for classi?cation:
f(x)=log p k(x)?1
K
K
j=1
log p j(x),
where K is the number of classes,k is which.class,and p j is the proportion of votes for class j.
Value
A list with two components:x and y,which are the values used in the plot.
Note
The randomForest object must contain the forest component;i.e.,created with randomForest(...,keep.forest=TRU This function runs quite slow for large data sets.
Author(s)
Andy Liaw
References
Friedman,J.(2001).Greedy function approximation:the gradient boosting machine,Ann.of Stat.
See Also
randomForest
Examples
data(iris)
set.seed(543)
iris.rf<-randomForest(Species~.,iris)
partialPlot(iris.rf,iris,Petal.Width,"versicolor")
##Looping over variables ranked by importance:
data(airquality)
airquality<-na.omit(airquality)
set.seed(131)
ozone.rf<-randomForest(Ozone~.,airquality,importance=TRUE)
imp<-importance(ozone.rf)
impvar<-rownames(imp)[order(imp[,1],decreasing=TRUE)]
op<-par(mfrow=c(2,3))
for(i in seq_along(impvar)){
partialPlot(ozone.rf,airquality,impvar[i],xlab=impvar[i],
main=paste("Partial Dependence on",impvar[i]),
ylim=c(30,70))
}
par(op)
plot.randomForest Plot method for randomForest objects
Description
Plot the error rates or MSE of a randomForest object
Usage
##S3method for class randomForest
plot(x,type="l",main=deparse(substitute(x)),...)
Arguments
x an object of class randomForest.
type type of plot.
main main title of the plot.
...other graphical parameters.
Value
Invisibly,the error rates or MSE of the randomForest object.If the object has a non-null test component,then the returned object is a matrix where the?rst column is the out-of-bag estimate of error,and the second column is for the test set.
Note
This function does not work for randomForest objects that have type=unsupervised.
If the x has a non-null test component,then the test set errors are also plotted.
Author(s)
Andy Liaw
See Also
randomForest
Value
If object$type is regression,a vector of predicted values is returned.If predict.all=TRUE, then the returned object is a list of two components:aggregate,which is the vector of predicted values by the forest,and individual,which is a matrix where each column contains prediction by
a tree in the forest.
If object$type is classification,the object returned depends on the argument type:
response predicted classes(the classes with majority vote).
prob matrix of class probabilities(one column for each class and one row for each input).
vote matrix of vote counts(one column for each class and one row for each new input);either in raw counts or in fractions(if norm.votes=TRUE).
If predict.all=TRUE,then the individual component of the returned object is a character matrix where each column contains the predicted class by a tree in the forest.
If proximity=TRUE,the returned object is a list with two components:pred is the prediction(as described above)and proximity is the proximitry matrix.An error is issued if object$type is regression.
If nodes=TRUE,the returned object has a“nodes”attribute,which is an n by ntree matrix,each column containing the node number that the cases fall in for that tree.
NOTE:If the object inherits from randomForest.formula,then any data with NA are silently omitted from the prediction.The returned value will contain NA correspondingly in the aggregated and individual tree predictions(if requested),but not in the proximity or node matrices.
NOTE2:Any ties are broken at random,so if this is undesirable,avoid it by using odd number ntree in randomForest().
Author(s)
Andy Liaw
References
Breiman,L.(2001),Random Forests,Machine Learning45(1),5-32.
See Also
randomForest
Examples
data(iris)
set.seed(111)
ind<-sample(2,nrow(iris),replace=TRUE,prob=c(0.8,0.2))
iris.rf<-randomForest(Species~.,data=iris[ind==1,])
iris.pred<-predict(iris.rf,iris[ind==2,])
table(observed=iris[ind==2,"Species"],predicted=iris.pred)
##Get prediction for all trees.
predict(iris.rf,iris[ind==2,],predict.all=TRUE)
##Proximities.
predict(iris.rf,iris[ind==2,],proximity=TRUE)
##Nodes matrix.
str(attr(predict(iris.rf,iris[ind==2,],nodes=TRUE),"nodes"))
randomForest Classi?cation and Regression with Random Forest
Description
randomForest implements Breiman’s random forest algorithm(based on Breiman and Cutler’s original Fortran code)for classi?cation and regression.It can also be used in unsupervised mode for assessing proximities among data points.
Usage
##S3method for class formula
randomForest(formula,data=NULL,...,subset,na.action=na.fail)
##Default S3method:
randomForest(x,y=NULL,xtest=NULL,ytest=NULL,ntree=500,
mtry=if(!is.null(y)&&!is.factor(y))
max(floor(ncol(x)/3),1)else floor(sqrt(ncol(x))),
replace=TRUE,classwt=NULL,cutoff,strata,
sampsize=if(replace)nrow(x)else ceiling(.632*nrow(x)),
nodesize=if(!is.null(y)&&!is.factor(y))5else1,
maxnodes=NULL,
importance=FALSE,localImp=FALSE,nPerm=1,
proximity,oob.prox=proximity,
norm.votes=TRUE,do.trace=FALSE,
keep.forest=!is.null(y)&&is.null(xtest),corr.bias=FALSE,
keep.inbag=FALSE,...)
##S3method for class randomForest
print(x,...)
Arguments
data an optional data frame containing the variables in the model.By default the variables are taken from the environment which randomForest is called from.
subset an index vector indicating which rows should be used.(NOTE:If given,this argument must be named.)
na.action A function to specify the action to be taken if NAs are found.(NOTE:If given, this argument must be named.)
x,formula a data frame or a matrix of predictors,or a formula describing the model to be ?tted(for the print method,an randomForest object).
y A response vector.If a factor,classi?cation is assumed,otherwise regression is assumed.If omitted,randomForest will run in unsupervised mode.
xtest a data frame or matrix(like x)containing predictors for the test set.
ytest response for the test set.
ntree Number of trees to grow.This should not be set to too small a number,to ensure that every input row gets predicted at least a few times.
mtry Number of variables randomly sampled as candidates at each split.Note that the default values are different for classi?cation(sqrt(p)where p is number of
variables in x)and regression(p/3)
replace Should sampling of cases be done with or without replacement?
classwt Priors of the classes.Need not add up to one.Ignored for regression.
cutoff(Classi?cation only)A vector of length equal to number of classes.The‘win-ning’class for an observation is the one with the maximum ratio of proportion
of votes to cutoff.Default is1/k where k is the number of classes(i.e.,majority
vote wins).
strata A(factor)variable that is used for strati?ed sampling.
sampsize Size(s)of sample to draw.For classi?cation,if sampsize is a vector of the length the number of strata,then sampling is strati?ed by strata,and the elements of
sampsize indicate the numbers to be drawn from the strata.
nodesize Minimum size of terminal nodes.Setting this number larger causes smaller trees to be grown(and thus take less time).Note that the default values are different
for classi?cation(1)and regression(5).
maxnodes Maximum number of terminal nodes trees in the forest can have.If not given, trees are grown to the maximum possible(subject to limits by nodesize).If set
larger than maximum possible,a warning is issued.
importance Should importance of predictors be assessed?
localImp Should casewise importance measure be computed?(Setting this to TRUE will override importance.)
nPerm Number of times the OOB data are permuted per tree for assessing variable importance.Number larger than1gives slightly more stable estimate,but not
very effective.Currently only implemented for regression.
proximity Should proximity measure among the rows be calculated?
oob.prox Should proximity be calculated only on“out-of-bag”data?
norm.votes If TRUE(default),the?nal result of votes are expressed as fractions.If FALSE, raw vote counts are returned(useful for combining results from different runs).
Ignored for regression.
do.trace If set to TRUE,give a more verbose output as randomForest is run.If set to some integer,then running output is printed for every do.trace trees.
keep.forest If set to FALSE,the forest will not be retained in the output object.If xtest is given,defaults to FALSE.
corr.bias perform bias correction for regression?Note:https://www.wendangku.net/doc/552205534.html,e at your own risk.
keep.inbag Should an n by ntree matrix be returned that keeps track of which samples are “in-bag”in which trees(but not how many times,if sampling with replacement) ...optional parameters to be passed to the low level function randomForest.default.
Value
An object of class randomForest,which is a list with the following components:
call the original call to randomForest
type one of regression,classification,or unsupervised.
predicted the predicted values of the input data based on out-of-bag samples.
importance a matrix with nclass+2(for classi?cation)or two(for regression)columns.
For classi?cation,the?rst nclass columns are the class-speci?c measures com-
puted as mean descrease in accuracy.The nclass+1st column is the mean
descrease in accuracy over all classes.The last column is the mean decrease
in Gini index.For Regression,the?rst column is the mean decrease in accu-
racy and the second the mean decrease in MSE.If importance=FALSE,the last
measure is still returned as a vector.
importanceSD The“standard errors”of the permutation-based importance measure.For classi-?cation,a p by nclass+1matrix corresponding to the?rst nclass+1
columns of the importance matrix.For regression,a length p vector.
localImp a p by n matrix containing the casewise importance measures,the[i,j]ele-ment of which is the importance of i-th variable on the j-th case.NULL if
localImp=FALSE.
ntree number of trees grown.
mtry number of predictors sampled for spliting at each node.
forest(a list that contains the entire forest;NULL if randomForest is run in unsuper-vised mode or if keep.forest=FALSE.
err.rate(classi?cation only)vector error rates of the prediction on the input data,the i-th element being the(OOB)error rate for all trees up to the i-th.
confusion(classi?cation only)the confusion matrix of the prediction(based on OOB data).
votes(classi?cation only)a matrix with one row for each input data point and one column for each class,giving the fraction or number of(OOB)‘votes’from the
random forest.
oob.times number of times cases are‘out-of-bag’(and thus used in computing OOB error estimate)
proximity if proximity=TRUE when randomForest is called,a matrix of proximity mea-sures among the input(based on the frequency that pairs of data points are in the
same terminal nodes).
mse(regression only)vector of mean square errors:sum of squared residuals divided by n.
rsq(regression only)“pseudo R-squared”:1-mse/Var(y).
test if test set is given(through the xtest or additionally ytest arguments),this component is a list which contains the corresponding predicted,err.rate,
confusion,votes(for classi?cation)or predicted,mse and rsq(for regres-
sion)for the test set.If proximity=TRUE,there is also a component,proximity,
which contains the proximity among the test set as well as proximity between
test and training data.
Note
The forest structure is slightly different between classi?cation and regression.For details on how the trees are stored,see the help page for getTree.
If xtest is given,prediction of the test set is done“in place”as the trees are grown.If ytest is also given,and do.trace is set to some positive integer,then for every do.trace trees,the test set error is printed.Results for the test set is returned in the test component of the resulting randomForest object.For classi?cation,the votes component(for training or test set data)contain the votes the cases received for the classes.If norm.votes=TRUE,the fraction is given,which can be taken as predicted probabilities for the classes.
For large data sets,especially those with large number of variables,calling randomForest via the formula interface is not advised:There may be too much overhead in handling the formula.
The“local”(or casewise)variable importance is computed as follows:For classi?cation,it is the increase in percent of times a case is OOB and misclassi?ed when the variable is permuted.For regression,it is the average increase in squared OOB residuals when the variable is permuted. Author(s)
Andy Liaw
References
Breiman,L.(2001),Random Forests,Machine Learning45(1),5-32.
Breiman,L(2002),“Manual On Setting Up,Using,And Understanding Random Forests V3.1”, https://https://www.wendangku.net/doc/552205534.html,/~breiman/Using_random_forests_V3.1.pdf.
See Also
predict.randomForest,varImpPlot
Examples
##Classification:
##data(iris)
set.seed(71)
iris.rf<-randomForest(Species~.,data=iris,importance=TRUE,
proximity=TRUE)
print(iris.rf)
##Look at variable importance:
round(importance(iris.rf),2)
##Do MDS on1-proximity:
iris.mds<-cmdscale(1-iris.rf$proximity,eig=TRUE)
op<-par(pty="s")
pairs(cbind(iris[,1:4],iris.mds$points),cex=0.6,gap=0,
col=c("red","green","blue")[as.numeric(iris$Species)],
main="Iris Data:Predictors and MDS of Proximity Based on RandomForest") par(op)
print(iris.mds$GOF)
rfcv21 ##The unsupervised case:
set.seed(17)
iris.urf<-randomForest(iris[,-5])
MDSplot(iris.urf,iris$Species)
##stratified sampling:draw20,30,and20of the species to grow each tree.
(iris.rf2<-randomForest(iris[1:4],iris$Species,
sampsize=c(20,30,20)))
##Regression:
##data(airquality)
set.seed(131)
ozone.rf<-randomForest(Ozone~.,data=airquality,mtry=3,
importance=TRUE,na.action=na.omit)
print(ozone.rf)
##Show"importance"of variables:higher value mean more important:
round(importance(ozone.rf),2)
##"x"can be a matrix instead of a data frame:
set.seed(17)
x<-matrix(runif(5e2),100)
y<-gl(2,50)
(myrf<-randomForest(x,y))
(predict(myrf,x))
##"complicated"formula:
(swiss.rf<-randomForest(sqrt(Fertility)~.-Catholic+I(Catholic<50),
data=swiss))
(predict(swiss.rf,swiss))
##Test use of32-level factor as a predictor:
set.seed(1)
x<-data.frame(x1=gl(53,10),x2=runif(530),y=rnorm(530))
(rf1<-randomForest(x[-3],x[[3]],ntree=10))
##Grow no more than4nodes per tree:
(treesize(randomForest(Species~.,data=iris,maxnodes=4,ntree=30)))
##test proximity in regression
iris.rrf<-randomForest(iris[-1],iris[[1]],ntree=101,proximity=TRUE,oob.prox=FALSE) str(iris.rrf$proximity)
rfcv Random Forest Cross-Valdidation for feature selection
Description
This function shows the cross-validated prediction performance of models with sequentially re-duced number of predictors(ranked by variable importance)via a nested cross-validation proce-dure.
程序代码注释编写规范
程序代码注释编写规范 为提高控制程序的阅读性与可理解性，现制定相关代码程序代码注释编写的编写规范。 一般情况下，源程序有效注释量必须在20％以上，注释的原则是有助于对程序的阅读理解，在该加的地方都加了，注释不宜太多也不能太少，注释语言必须准确、易懂、简洁。 常规注释有以下两种方式。 单行:以"//"符号开始，任何位于该符号之后的本行文字都视为注释。 多行:以"/*"符号开始，以"*/"结束。任何介于这对符号之间的文字都视为注释。 一、说明性文件 说明性文件（如头文件.h文件、.inc文件、.def文件、编译说明文件.cfg等）头部应进行注释，注释必须列出：版权说明、版本号、生成日期、作者、内容、功能、与其它文件的关系、修改日志等，头文件的注释中还应有函数功能简要说明。 示例：下面这段头文件的头注释比较标准，当然，并不局限于此格式，但上述信息建议要包含在内。 /************************************************* COPYRIGHT (C), MicTiVo International. Co., Ltd. File NAME: // 文件 Author: Version: Date: // 作者、版本及完成日期 DESCRIPTION: // 用于详细说明此程序文件完成的主要功能，与其他模块 // 或函数的接口，输出值、取值范围、含义及参数间的控 // 制、顺序、独立或依赖等关系 Others: // 其它内容的说明 Function List: // 主要函数列表，每条记录应包括函数名及功能简要说明 1.... History: // 修改历史记录列表，每条修改记录应包括修改日期、修改 // 者及修改内容简述 1. Date: Author: Modification: 2. .. *************************************************/ 二、源文件头 源文件头部应进行注释，列出：版权说明、版本号、生成日期、作者、模块目的/功能、主要函数及其功能、修改日志等。 示例：下面这段源文件的头注释比较标准，当然，并不局限于此格式，但上述信息建议要包含在内。 /************************************************************ COPYRIGHT (C), MicTiVo International. Co., Ltd. FileName: Author:
C语言注释规范
C语言注释规范 1.注释原则 同一软件项目开发中，尽量保持代码注释规范和统一。 注释方便了代码的阅读和维护。 边写代码边注释，修改代码时要相应修改注释，保证注释和代码的一致性。 注释要简洁明确，不要出现形容词。 对于写的好的注释，我们将是第一个受益者。 大型软件开发中，通过别人的注释可以快速知道他人所写函数的功能，返回值，参数的使用。 2.文件头部的注释 示例： / * Program Assignment : 该文件的作用 * Author: 作者 * Date: 2013/8/6 14:34 * Description: 该文件的描述 *****/ /* * Source code in : 源代码的路径 * Function List: * initLinear 初始化线性表 * destoryLinear 释放线性表申请的空间 * isLinearEmpty 判断线性表是否为空 * isLinearFull 判断线性表是否为满 * getLinearElementValue 取得下标为index的元素的值 */ 注意：这个函数列表可以快速查询到我们想要了解的函数。 3.结构体，全局变量等的注释 示例： typedef POLYNOMIAL USER_TYPE; /* 新的数据类型的描述*/ int a; /* 全局变量的作用*/ /* 说明结构体的功能*/ typedef struct LINEAR { USER_TYPE *data; /* 每个成员的意义(作用) */ int maxRoom; /* 每个成员的意义(作用) */
int elementCount; /* 每个成员的意义(作用) */ }LINEAR; 4.函数的注释 在逻辑性较强的的地方加入注释，以便其他人的理解，在一定的程度上排除bug。 示例： /* * Function Name: getLinearElementIndex * Purpose: 取得元素的index值 * Params : * @LINEAR linear 线性表实例 * @USER_TYPE var 类型为USER_TYPE的实例 * @int (*)() cmp 提供接口，让用户定义具体比较函数 * Return: int 返回元素的index值 * Limitation: 如果返回-1，则代表不存在var的元素 */ int getLinearElementIndex(LINEAR linear, USER_TYPE var, int (*cmp)()) { /* * 如果逻辑太过复杂，这里写明该算法的过程和思路。 */ boolean found = FALSE; int i; for(i = 0; i < && !found; i++) if(cmp[i], var) == 0) found = TRUE; if(i >= i = NOT_FOUND; return i; }
编码规范以开发手册范本
1.软件开发手册 1.1.围 本标准规定了基于公司信息系统构建平台进行业务应用系统开发的编程格式规，主要包括命名规、代码注释、性能、以及常用语句的书写要求和约束等。统一规的格式有利于项目的交付和后续维护。 1.2.引言 1.1.1.简介 所有的程序开发手册都包含了各种规则。一些习惯自由程序的人（例如 Java 程序员）可能对这些规则很不适应，但是在多个开发人员共同协作的情况下，这些规则是必需的。这不仅仅是为了开发效率，而且也为了测试和后期维护。 良好的编码习惯有助于标准化程序的结构和编码风格，使源代码对于自己和别人都易读和易懂。在开发周期中越早使用恰当的编码规定，将会最大程度的提高项目的生产率。良好的编码习惯除了代码格式，详细的注释外，还应该包括使用有助于提高程序效率的编码方式。 规的开发有助于提高源码的可读性，可维护性，对于提高项目的整体效率更是不可缺少的（尤其是团队开发）。 1.1. 2.目的 本文是一套面向Java programmer 和Java developer进行开发所应遵循的开发规。按照此规来开发Java程序可带来以下益处： ●代码的编写保持一致性， ●提高代码的可读性和可维护性， ●在团队开发一个项目的情况下，程序员之间可代码共享， ●易于代码的回顾。 1.3.源程序 1.3.1.源程序命名 Java源程序的名字应该是这种形式：ClassOrInterfaceName.java。ClassOrInterfaceName 应该是在Java源程序中定义的 class或者interface的名字（关于classes和interface的命
名规请参考3.2）。源程序的文件名后缀通常为.java。 1.3. 2.供发布的文件 如果文件编译后，需要用打包的形式发布，那么这个包的名字应该是有代表性的（例如应该是这个模块或者这个文件所在单元的名字）。通常包的扩展名有 *.jar(推荐使用)或者 *.zip、*.ear、*.war等。 1.3.3.源文件的组织 一个Java源文件应该包含如下的元素，并按照以下顺序书写： 1)版本信息和声明 2)包的声明 3)引用声明 4)类或者接口的声明 以上元素之间以至少一个空行来分隔。 1.3.3.1.版本信息和声明 每一个源程序应该以一个包含版本信息和声明的块为开始。 例如： /** * application name： sample1 * application describing： this class handels the request of the client * copyright： Copyright ? 2002 金质工程所有 * company： neusoft * time： 2002.02.25 * * author Brunce * version ver 3.1 */
华为JAVA编程规范
1 Java 编程规范 1.1 排版 1.1.1 规则 规则1程序块要采用缩进风格编写，缩进的空格数为4个，不允许使用TAB缩进。(1.42+) 说明：缩进使程序更易阅读，使用空格缩进可以适应不同操作系统与不同开发工具。 规则2分界符（如大括号…{?和…}?）应各独占一行，同时与引用它们的语句左对齐。在函数体的开始、类和接口的定义、以及if、for、do、while、switch、case语句中的程序 或者static、,synchronized等语句块中都要采用如上的缩进方式。(1.42+) 示例: if (a>b) { doStart(); } 规则3较长的语句、表达式或参数（>80字符）要分成多行书写，长表达式要在低优先级操作符处划分新行，操作符放在新行之首，划分出的新行要进行适当的缩进，使排版整齐， 语句可读。(1.42+) 示例： if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("Session destroyed,call-id" + event.getSession().getCallId()); } 规则4不允许把多个短语句写在一行中，即一行只写一条语句(1.42+) 说明：阅读代码更加清晰 示例：如下例子不符合规范。 Object o = new Object(); Object b = null; 规则5if, for, do, while, case, switch, default 等语句自占一行，且if, for, do, while,switch等语句的执行语句无论多少都要加括号{},case 的执行语句中如果定义变量必须加括号{}。 (1.42+) 说明：阅读代码更加清晰，减少错误产生 示例： if (a>b) { doStart(); }
林木种质资源库的管理办法
林木种质资源库的管理办法 产品型号：TPZY-CV2.0 产品简介： 种质资源管理系统又称种质资源库管理系统软件、种质资源管理系统该系统主要用于小麦、玉米、水稻等作物种质及中间材料等育种资源的信息化管理。通过条形码或电子标签为每一份种子建立唯一标识，实现育种资源的动态出入库管理与预警提醒、远程查询检索，促进育种资源的妥善保管。 中国最早贮藏种子的方法是将晾晒干燥后的种子，装在纸袋或布袋内，放入带盖的小口缸或瓦罐里，加入适量的生石灰作为吸湿剂，置于阴凉处保存。印度、埃及等国也采用过类似的方法。20世纪50年代以来，美国、日本、苏联等国相继建造了用空调设备控制温、湿度环境的贮藏室。中国从1975年起筹建种质资源库，广西农业科学院种质资源库于1981年、中国农业科学院作物品种资源研究所国家种质库于1984年相继建成，均已先后投入使用。一些国家的农业科学工作者正致力于采用超低温（-196℃的液态氮）冷冻植物细胞和组织的新技术，以期达到长期贮藏种质的目的。 产品分类： 贮藏环境（主要指温度和湿度）对种子的寿命影响很大。根据库内温、湿度环境的不同，种子贮藏建筑可分为5类:①超长期贮藏库，温度－18℃，相对湿度40%左右，贮藏期为50年。②长期贮藏库，温度－10℃以下，相对湿度30～40%，贮藏期为30年以上；③中期贮藏库，温度0～5℃，相对湿度30～40%，贮藏期为15年左右；④短期贮藏库，温度10～15℃，相对湿度50～60%，贮藏期为1~3年；⑤普通种子库，采用自然或机械通风调节库内温度,种子贮藏期为3～6个月。超长期贮藏库、长期贮藏库、中期贮藏库和短期贮藏库都需配备制冷除湿设备。中国的农作物种质资源材料分两级保存。长期保存的材料由中国农业科学院作物品种资源研究所的长期库贮存。中期保存的材料由各地方农业科学院（所）或中国农业科学院有关研究所的中期库保存。长期库向各中期库提供更新用种；各中期库除向长期库提供贮存种子外，还向育种者提供研究材料。短期库可作为各省市种子公司用以保存优良种子的库房。普通种子库为保存第二年生产用种的库房。
程序代码编写规范
程序编写规范及约定 (仅供内部使用) 文档作者：_______________ 日期：___/___/___ 开发/测试经理：_______________ 日期：___/___/___ 项目经理：_______________ 日期：___/___/___ 请在这里输入公司名称 版权所有不得复制
目录 程序编写规范及约定 (3) 1编写目的 (3) 2代码编写风格 (3) 2.1单元风格 (3) 2.2语句风格 (3) 3命名规则 (3) 3.1命名约定 (3) 3.1.1标志符 (3) 3.1.2类class (3) 3.1.3枚举类型enum (4) 3.1.4委托delegate (4) 3.1.5常量const (4) 3.1.6接口interface (4) 3.1.7方法function (4) 3.1.8命名空间namespace (4) 3.1.9参数 (4) 3.1.10局部变量 (5) 3.1.11数据成员 (5) 3.1.12自定义异常类 (5) 3.1.13命名缩写 (5) 3.1.14数据库命名 (5) 3.2代码编写命名规范 (6) 3.3界面常用控件命名约定 (6) 3.4文件命名规范 (7) 3.4.1文档文件命名 (7) 3.4.2配置文件命名 (7) 3.4.3程序文件命名 (7)
程序编写规范及约定 1编写目的 为了使编写代码具有可读性、可理解性、可维护性，对程序编写人员代码实行统一风格，使得程序代码能够以名称反映含义、以形式反映结构。此文档可供程序代码编写人员及代码维护人员使用。 2代码编写风格 2.1单元风格 2.2语句风格 3命名规则 3.1命名约定 Pascal和Camel命名约定： 编程的命名方式主要有Pascal和Camel两种（Pascal：每个单词的首字母大写，例如ProductType；Camel：首个单词的首字母小写，其余单词的首字母大写，例如productType） 3.1.1标志符 规则：Pascal、Camel 实例与描述：例子说明 3.1.2类class 规则：Pascal 实例与描述：Application
程序代码注释编写规范
程序代码注释编写规范 XXX份公司
为提高控制程序的阅读性与可理解性，现制定相关代码程序代码注释编写的编写规范。 一般情况下，源程序有效注释量必须在20％以上，注释的原则是有助于对程序的阅读理解，在该加的地方都加了，注释不宜太多也不能太少，注释语言必须准确、易懂、简洁。 常规注释有以下两种方式。 单行:以"//"符号开始，任何位于该符号之后的本行文字都视为注释。 多行:以"/*"符号开始，以"*/"结束。任何介于这对符号之间的文字都视为注释。 一、说明性文件 说明性文件（如头文件.h文件、.inc文件、.def文件、编译说明文件.cfg等）头部应进行注释，注释必须列出：版权说明、版本号、生成日期、作者、内容、功能、与其它文件的关系、修改日志等，头文件的注释中还应有函数功能简要说明。 示例：下面这段头文件的头注释比较标准，当然，并不局限于此格式，但上述信息建议要包含在内。 /************************************************* COPYRIGHT (C), MicTiVo International. Co., Ltd. File NAME: // 文件 Author: Version: Date: // 作者、版本及完成日期 DESCRIPTION: // 用于详细说明此程序文件完成的主要功能，与其他模块 // 或函数的接口，输出值、取值范围、含义及参数间的控 // 制、顺序、独立或依赖等关系 Others: // 其它内容的说明 Function List: // 主要函数列表，每条记录应包括函数名及功能简要说明 1.... History: // 修改历史记录列表，每条修改记录应包括修改日期、修改 // 者及修改内容简述 1. Date: Author: Modification: 2. .. *************************************************/ 二、源文件头 源文件头部应进行注释，列出：版权说明、版本号、生成日期、作者、模块目的/功能、主要函数及其功能、修改日志等。 示例：下面这段源文件的头注释比较标准，当然，并不局限于此格式，但上述信息建议要包含在内。 /************************************************************
程序代码注释编写规范
百度文库- 让每个人平等地提升自我 1 程序代码注释编写规范 为提高控制程序的阅读性与可理解性，现制定相关代码程序代码注释编写的编写规范。 一般情况下，源程序有效注释量必须在20％以上，注释的原则是有助于对程序的阅读理解，在该加的地方都加了，注释不宜太多也不能太少，注释语言必须准确、易懂、简洁。 常规注释有以下两种方式。 单行:以"文件、.inc文件、.def文件、编译说明文件.cfg等）头部应进行注释，注释必须列出：版权说明、版本号、生成日期、作者、内容、功能、与其它文件的关系、修改日志等，头文件的注释中还应有函数功能简要说明。 示例：下面这段头文件的头注释比较标准，当然，并不局限于此格式，但上述信息建议要包含在内。 /************************************************* (C), MicTiVo International. Co., Ltd. 1.File : . History: Date: Author: Modification: 2. .. *************************************************/ 一、源文件头 源文件头部应进行注释，列出：版权说明、版本号、生成日期、作者、模块目的/功能、主要函数及其功能、修改日志等。 示例：下面这段源文件的头注释比较标准，当然，并不局限于此格式，但上述信息建议要包含在内。 /************************************************************ (C), MicTiVo International. Co., Ltd. FileName: Author: Version : Date: : / /*receive _process() */ 意:与溢出中断写初值不同}
C语言编写规范之注释
1、头文件包含Includes 2、私有类型定义 Private typedef 3、私有定义Private define 4、私有宏定义 Private macro 5、私有变量 Private variables 6、私有函数原型Private function prototypes 7、私有函数Private functions 8、私有函数前注释 /****************************************************************************** * * Function Name : FSMC_NOR_Init * Description : Configures the FSMC and GPIOs to interface with the NOR memory. * This function must be called before any write/read operation * on the NOR. * Input : None * Output : None * Return : None ******************************************************************************* / 9、程序块采用缩进风格编写，缩进空格为4。 10、相对独立的程序块之间、变量说明之后必须加空行； 11、较长的字符（>80字符）要分成多行书写，长表达式要在低优先级操作符划分新行，操作符放在新行之首，新行要恰当缩进，保持排版整齐； 12、循环、判断等语句中若有较长的表达式或语句，则要进行适应的划分，长表达式要在低优先级操作符处划分新行，操作符放在新行之首; 13、若函数或过程中的参数较长，则要进行适当的划分。 14、不允许把多个短语句写在一行中，即一行只写一条语句。 15、if、for、do、while、case、switch、default等语句自占一行，且if、for、 do、while等语句的执行语句部分无论多少都要加括号{}。 16、对齐只使用空格键，不使用TAB键； 17、 函数或过程的开始、结构的定义及循环、判断等语句中的代码都要采用缩进风格，case 语句下的情况处理语句也要遵从语句缩进要求 18、 程序块的分界符（如C/C++语言的大括号‘{’和‘}’）应各独占一行并且位于同一 列，同时与引用它们的语句左对齐。在函数体的开始、类的定义、结构的定义、枚举的定义以 及if、for、do、while、switch、case语句中的程序都要采用如上的缩进方式。 19、 在两个以上的关键字、变量、常量进行对等操作时，它们之间的操作符之前、之后或
第十章 植物群落类型与分布
第十章植物群落类型与分布 陆地植物群落的垂直分布 如在潮湿热带地区，随着海拔的升高逐渐更替出现热带雨林→山地雨林→常绿阔叶林→针阔混交林→寒温带暗针叶林→高山灌丛、高山草甸。 我国的植被分区 原则：是分地理地带性和植被地带性，尤其是水平地带性作为基础，并结合考虑非地带性规律。 ①寒温带针叶林区域：大兴安岭北部山地、用材基地。 ②温带针阔混交林区域：垂直分布带较明显，木材重要基地。 ③暖温带落叶阔叶林区域：地带性植被为落叶阔叶林。 ④亚热带常绿阔叶林区域：是我国面积最大的植被区，占全国总面积的1/4左右。 ⑤热带季雨林、雨林区域：是我国森林类型中植被种类最为丰富的类型。广东分布于湛江、化 州、高州和阳江一线以南。 ⑥温带草原区域：是欧亚草原区域的一部分。 ⑦温带荒漠区域：本区内有一系列巨大山系，如天山、昆仑山等。 ⑧青藏高原高寒植被区域：发育着以山地森林垂直带为代表的植被。 第二节自然植被的群落类型 一、植物群落分类 分类方法： ①按外貌分类：以优势植物的生活型（生长型）作为分类基础。 森林、矮疏林、密灌丛、草地、稀树干草原、灌木稀树干草原、树丛、稀树草地、草甸、干草原、草甸性草原、真草原、灌木干草原、草本沼泽、木本沼泽、荒原 缺点：把生态学关系差异很大的群落混淆在一起。 ②按结构分类：忽视生态特征，没注意群落与环境的统一 ③按植物区系分类：注意植物生态、生活型和地理型 ④按优势度分类：以优势树种的生态学特征作为基础 ⑤按生态分类：主要以植物群落分布的生态条件或环境状况作为分类基础. ⑥按外貌——生态分类：以群落主要层优势种的外貌（群落的结构特征）、生态特征（生活型） 和生态学指标（生态环境）为划分原则。 ⑦按演替分类：强调演替在植物群落分类上的重要性。 （二）中国的植物群落分类 以群落本身的综合特征作为分类依据 1.中国的植物群落分类系统 主要分类单位分三级：植被型（高级单位）、群系（中级单位）和群丛（基本单位）。每一等级之上和之下又各设一个辅助单位和补充单位。高级单位的分类依据侧重于外貌、结构和生态地理特征，中级和中级以下的单位则侧重于种类组成。其系统如下： 植被型组：如草地
省林木种质资源保护办法
省林木种质资源保护办法 第一条为了保护和合理利用林木种质资源，维护生物多样性，保障林业可持续发展，根据《中华人民共和国种子法》《山东省森林资源条例》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。 第二条本省行政区域内林木种质资源的保护及其监督管理活动，适用本办法。 本办法所称林木种质资源，是指林木遗传多样性资源和选育新品种的基础材料，包括森林植物的栽培种、野生种的繁殖材料以及利用上述繁殖材料人工创造的遗传材料。 第三条县级以上人民政府应当将林木种质资源保护工作纳入林业发展总体规划，建立健全工作协调机制，协调解决林木种质资源保护工作中的重大问题，保障林木种质资源保护事业发展经费。 第四条县级以上人民政府林业主管部门负责本行政区域内林木种质资源保护的监督管理工作。 发展改革、财政、科学技术、国土资源、住房城乡建设、
环境保护、农业、旅游等部门按照各自职责，做好有关的林木种质资源保护工作。 第五条县级以上人民政府应当鼓励和扶持林木种质资源科学研究和技术推广，对在林木种质资源保护工作中做出显著成绩的单位和个人按照有关规定给予奖励。 第六条林木种质资源受法律保护，任何单位和个人不得侵占或者破坏。 禁止采集或者采伐国家重点保护的野生林木种质资源。因科学研究、良种选育、林木种质资源更新等特殊情况需要采集或者采伐的，应当依法报经林业主管部门批准。 第七条县级以上人民政府林业主管部门应当会同有关部门编制本行政区域的林木种质资源保护利用规划，报本级人民政府批准后实施。 林木种质资源保护利用规划应当明确保护利用的目标任务、保护利用区域、保护利用方式和保障措施等内容。 第八条县级以上人民政府林业主管部门应当定期组织开展林木种质资源普查工作，查清林木种质资源的类型、分布和生长状况，并建立林木种质资源档案。
程序源代码注释规范
程序注释规范说明 程序注释规范应包括以下三方面： 一、文件头部注释 在代码文件的头部进行注释，这样做的好处在于，我们能对代码文件做变更跟踪。在代码头部分标注出创始人、创始时间、修改人、修改时间、代码的功能，这在团队开发中必不可少，它们可以使后来维护/修改的同伴在遇到问题时，在第一时间知道他应该向谁去寻求帮助，并且知道这个文件经历了多少次迭代、经历了多少个程序员的开发和修改。 样本： /***************************************************** ** 作者：Liuchao ** 创始时间：2007-11-12 ** 修改人：Liuchao ** 修改时间：2007-11-12 ** 修改人：Liaochao ** 修改时间：2007-11-12 ** 描述： ** 主要用于产品信息的资料录入，… *****************************************************/ 二、函数、属性、类等注释 请使用///三斜线注释，这种注释是基于XML的，不仅能导出XML制作帮助文档，而且在各个函数、属性、类等的使用中，编辑环境会自动带出注释，方便你的开发。以protected，protected Internal，public声明的定义注释都建议以这样命名方法。 例如： ///
/// 用于从ERP系统中捞出产品信息的类 /// class ProductTypeCollector { … } 三、逻辑点注释 在我们认为逻辑性较强的地方加入注释，说明这段程序的逻辑是怎样的，以方便我们自己后来的理解以及其他人的理解，并且这样还可以在一定程度上排除BUG。在注释中写明我们的逻辑思想，对照程序，判断程序是否符合我们的初衷，如果不是，则我们应该仔细思考耀修改的是注释还是程序了… 四、变量注释 我们在认为重要的变量后加以注释，说明变量的含义，以方便我们自己后来的理解以及其他人的理解，并且这样还可以在一定程度上排除BUG.我们常用///三斜线注释。 /// 用于从ERP系统中捞出产品信息的类 class ProductTypeCollector { int STData;///
编码规范详细说明_v1详解
4J 代码规范 1性能级别规范 1.1对潜在的业务级异常捕获处理打印日志，参照spring源代码 1.2controller或service层需要数据校验，确保系统安全，具体在哪一层校验需确认 1.3业务处理代码只能出现于service层，确保事务安全与mvc结构清晰，如jsp，controller都不能有 1.4严禁循环中连接数据库，确保一次请求不产生过多的数据库连接 1.5使用sql直接进行统计查询等业务复杂度较低的操作，确保java代码的可读性与java内存性能 1.6业务复杂的操作会涉及到多次数据库连接，包括多表查询，更新等，这种情况尽量避免，可以将部分业务合并在一个sql中，或者使用存储过程 1.7sql语句避免直接使用“*”，除非在外层语句 1.8不允许单一的count语句使用orderby，limit，count(*) 1.9查询时分组、排序、条件、结果字段影响效率时，应该跟组长或DBA讨论是否需要建立索引 1.10Java代码不允许sql参数字符拼接方式，必须使用预编译方式（除非参数绝对不发生变化），确保数据安全与查询效率 1.11表间关联字段类型一致，确保索引不会失效 1.12mysql中没有函数索引，所以查询时尽量不要有索引列的函数，如substr(create_date, 1, 6) = substr('20110728', 1, 6) 实质是等于某月改写为 ——————————————————————————————————————————————————————————————— - 1 -
create _date >=to_char(last_day(add_months(to_date('20110728','yyyymmdd'),-1)) + 1,'yyyymmdd')and create _date <= 该月最后一天 1.13编写sql时避免大表的全表扫描，尽量走索引，正确使用left join,right join,join对数据和效率影响 2代码基本规范 2.1数据库所有字段都为大写，单词之间用_分隔 2.2在所有JSP、JAVA代码中，如果是一个数据库字段对应的变量，则名称和数据库字段名称相同 2.3在JAVA、JSP中，除了与数据库字段对应的变量以外的所有变量，都以小写字母开头驼峰式命名，变量中各单词之间不要空格，不要有其它字母， 例如helloWorld 是正确的HelloWorld 、hello_world 这些都是错误的。 2.4代码提交到SVN时，在提交界面中，请写清修改的原因、事项 2.5在处理日期型的数据字段时，注意不要随意书写，要兼容ORACLE的写法 2.6在使用GROUP BY语句的时候，要注册兼容ORACLE的写法 2.7凡是牵扯到数据持久化的代码都要封装到dao层，切不可以在bean或者其他的层中写操作数据库的代码。 3代码书写原则 3.1JSP页面中，尽可能不写或者少写JAVA代码 3.2所有JS代码，都写在JSP页面的上方 3.3所有JSP代码、JS代码，都要写上完善的注释，因为这部分代码，会被经常改动。 4文件命名规范 ——————————————————————————————————————————————————————————————— - 2 -
森林城市建设中植物群落配置探讨
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/552205534.html, 森林城市建设中植物群落配置探讨 作者：游彩云 来源：《农业与技术》2020年第14期 摘要：建设森林城市是实现城市低碳发展的重要途径，城市森林的生态服务功能可以明显提升城市的生态环境质量。本文以典型的城市森林為研究对象，探讨了建设森林城市中的植物群落配置方法，为森林城市的建设理论提供案例支持。 关键词：森林城市;植物选择;群落配置;规划思路 中图分类号：S75 文献标识码：A 作者简介：游彩云（1974-），女，硕士，讲师。研究方向：森林经理等教学与研究。 目前，我国对森林城市的理论研究已经较为深入，对我国的森林城市建设具有良好的实践指导[1，2]。森林城市建设中面临的问题就是植物群落的科学合理配置。县级森林城市建设相对比较滞后，典型案例不够丰富，缺乏相关的技术支撑。江西省新干县是鄱阳湖生态经济区建设县，境内气候条件优越，森林资源丰富，城市建设基础好。全县以“森林十创”为主题，先后建设了一批森林乡镇、森林小区、森林学校、森林村庄和森林园区。本文在与有关规划衔接的基础上，结合城市绿地空间分布格局和城市文化特征，探讨了森林城市建设背景下的植物群落配置方法，为实现研究区的森林城市建设目标提供科学指导。 1研究区概况 新干县位于江西省中部，吉安市最北端，地处赣江中游，地理位置为E115°13′48"～115°43′54"，N27°30′09"～27°57′50"。根据中国植被区划，研究区属中亚热带常绿阔叶林带，自然条件优越，植物资源丰富，植被类型和植物群落种类繁多。全县高等植物有100多科，400余种，主要乔木树种有杉木（Cunninghamia lanceolata）、马尾松（Pinus massoniana）、湿地松（Pinus elliottii）、香樟（Cinnamomum camphora）、檫树（Sassafras tsumu）、木荷（Schima superba）、枫香（Liquidambar formosana）、青冈栎（Cyclobalanopsis glauca）、苦槠（Castanopsis sclerophylla）、甜槠（Castanopsis eyrei）、锥栗（Castanea henryi）、毛竹（Phyllostachys heterocycla）等;主要灌木树种有油茶（Camellia oleifera）、柑桔（Citrus reticulata）、檵木（Loropetalum chinensis）、乌饭（vaccinium bracteatum）、柃木（Eurya japonica）等;主要草本植物有茅草（Imperata cylindrica）、铁芒萁（Dicranopteris linearis）、芭茅（Miscanthus floridulus）、蕨类（Pteridium aquilinum）等。
自然植物群落的类型及中国植被的分布
第十章 自然植物群落的类型及中国植被的分布 第一节 自然植物群落的主要类型和分布 世界上不同的地带生长着不同类型的植物群落。它们的分布，决定于群落所在的生态环境和历史原因，但是气候常在其中起着主导的作用。因此，大多数类型的植物群落在分布上是有地带性的。以下将分别叙述世界植物群落的基本类型和他们的分布。 一、常雨林和红雨林 这两类群落都出现在潮湿的地带。 常雨林又称为潮湿热带雨林，分布在终年湿润多雨的热带（年雨量在2000毫米以上，分配均匀）。世界上面积最大的常雨林分布在南美亚马孙河流域和赤道非洲的西部，其他如中美的东部，印度西南沿海，中印半岛的西部，我国的台湾南部、海南岛，以及许多热带岛屿上，也都有出现。常雨林分布在雨量最充沛、热量最丰富，热、水与光的常年分配最均匀的地带；相应地，常雨林就成为陆地上最茂盛的植物群落。在常雨林里，植物种类很多，每公顷的地面上可以出现二、三百种以上的树种（也有种类较少的情况）。树木的分枝少， 树 冠小，树身高挺，有些树种在树干下部 产生许多板状跟、像护墙一样围绕着高 大的树身。由于乔木的高度不等，因此 常雨林的树冠常参差不齐。成层结构很 发达，乔木层多至4~5层，下面还有灌 木层和草本层。藤本植物纠缠交错，如 棕榈科的省藤属（Calamus ）缠绕茎长可 达300米，附生真蕨类和附生的兰科植 物最为常见（图10-1）。这些附生植物 大量出现，种类也很多。除附生的藻类 和藓类外，还经常出现附生的蕨类和有 花植物，尤其是附生植物不但生在枝干 上，还生在叶上，似乎形成特殊的空中 花园。常雨林中所有植物都是常绿的， 终年生长，轮流开花。很多树木，例如 可可属（Theobroma ）、木波罗属 （Artocarpus ）、榕属（Ficus ）以及柿属 （Diospyros ）等的许多种，能在树干和 老茎上直接开花结实（图10-2）。常雨林中所有植物的芽都没有牙鳞。林内湿度很高，林下植物具有大而柔软的叶， 显示出湿性植物的特征；但上层乔木的 叶由于有时接触到晴朗炎热的天气，所以通常革质、坚硬、具光泽，带有旱生特征。
中国的植物群落分类
中国的植物群落分类 我国生态学家在《中国植被》一书中，参照了国外一些植物生态学派的分类原则和方法，采用了不重叠的等级分类法,贯穿了“群落生态”原则，即以群落本身的综合特征拄为分类依据，群落的种类组成、外貌和结构、地理分布、动态演替、生态环境等特征在不同的分类等级中均作了相应的反映。所采用的主要分类单位分3级：植被型(高级单位)、群系(中级单位)和群丛(基本单位)。每一等级之上和之下又各设一个辅助单位和补充单位。高级单位的分类依据侧重于外貌、结构和生态地理特征，中级和中级以下的单位则侧重于种类组成。其系统如下： 植被型：凡建群生活型（一级或二级)相同或相似，同时对水热条件的生态关系一致的植物群落联合为植被型。如寒温性针叶林、夏绿阔叶林、温带草原、热带荒漠等。建群种生活型相近而且群落外貌相似的植被型联合为植被型组，如针叶林、阔叶林、草地、荒漠等。 在植被型内根据优势层片或指示层片的差异可划分植被亚型。这种层片结构的差异一般是由于气候亚带的差异或一定的地貌、基质条件的差异而引起。例如，温带草原可分为3个亚型：草甸草原(半湿润)、典型草原(半干旱)和荒漠草原(干旱)。 群系：凡是建群种或共建种相同的植物群落联合为群系。例如，凡是以大针茅为建群种的任何群落都可归为大针茅群系。以此类推，如兴安落叶松群系，羊草群系、红沙群系等。如果群落具共建种，则称共建种群系，如落叶松、白桦(Betulaplatyphylla)混交林。将建群种亲缘关系近似(同属或相近属)、生活型(三级和四级)近似或生境相近的群系可连合为群系组。例如，落叶栎林；丛生禾草草原；根茎禾草草原等。 在生态幅度比较宽的群系内，根据次优势层片及其反映的生境条件的差异而划分亚群系。如羊草草原群系可划出：羊草+中生杂类草草原(也叫羊草草甸草原)，生长于森林草原带的显域生境或典型草原带的沟谷黑钙土和暗栗钙土；羊草+旱生丛生禾草草原(也叫羊草典型草原)，生于典型草原带的显域生境栗钙土；羊草+盐中生杂类草草原(或称羊草盐湿草原)，生于轻度盐渍化湿地，碱化栗钙土、碱化草甸土、柱状碱土。对于大多数群系来讲，不需要划分亚群系。 群从：是植物群落分类的基本单位犹如植物分类中的种。凡是层片结构相同，各层片的优势种或共优种相同的植物群落联合为群丛。如羊草+大针茅
java注释规范总结大全
在软件开发的过程中总是强调注释的规范，但是没有一个具体的标准进行说明，通常都是在代码编写规范中简单的描述几句，不能作为一个代码注释检查的标准和依据，做什么都要有一个依据吗:),现在我特整理了一个《Java的注释规范》，内容来自网络、书籍和自己的实际积累。 JA V A注释规范 版本/状态作者版本日期 1.0 ghc 2008-07-02 一、背景 1、当我们第一次接触某段代码，但又被要求在极短的时间内有效地分析这段代码，我们需要什么样的注释信息？ 2、怎么样避免我们的注释冗长而且凌乱不堪呢？ 3、在多人协同开发、维护的今天，我们需要怎么样的注释来保证高质、高交的进行开发和维护工作呢？ 二、意义 程序中的注释是程序设计者与程序阅读者之间通信的重要手段。应用注释规范对于软件本身和软件开发人员而言尤为重要。并且在流行的敏捷开发思想中已经提出了将注释转为代码的概念。好的注释规范可以尽可能的减少一个软件的维护成本, 并且几乎没有任何一个软件，在其整个生命周期中，均由最初的开发人员来维护。好的注释规范可以改善软件的可读性，可以让开发人员尽快而彻底地理解新的代码。好的注释规范可以最大限度的提高团队开发的合作效率。长期的规范性编码还可以让开发人员养成良好的编码习惯，甚至锻炼出更加严谨的思维能力。 三、注释的原则 1、注释形式统一 在整个应用程序中，使用具有一致的标点和结构的样式来构造注释。如果在其他项目组发现他们的注释规范与这份文档不同，按照他们的规范写代码，不要试图在既成的规范系统中引入新的规范。 2、注释的简洁 内容要简单、明了、含义准确，防止注释的多义性，错误的注释不但无益反而有害。 3、注释的一致性 在写代码之前或者边写代码边写注释，因为以后很可能没有时间来这样做。另外，如果有机会复查已编写的代码，在今天看来很明显的东西六周以后或许就不明显了。通常描述性注释先于代码创建，解释性注释在开发过程中创建，提示性注释在代码完成之后创建。修改代码的同时修改相应的注释，以保证代码与注释的同步。 4、注释的位置 保证注释与其描述的代码相邻，即注释的就近原则。对代码的注释应放在其上方相邻或右方的位置，不可放在下方。避免在代码行的末尾添加注释；行尾注释使代码更难阅读。不过在批注变量声明时，行尾注释是合适的；在这种情况下，将所有行尾注释要对齐。 5、注释的数量 注释必不可少，但也不应过多，在实际的代码规范中，要求注释占程序代码的比例达到20%左右。注释是对代码的“提示”，而不是文档，程序中的注释不可喧宾夺主，注释太多了会让人眼花缭乱，注释的花样要少。不要被动的为写注释而写注释。 6、删除无用注释
代码编写规范说明书
代码编写规范说明书（c#.net与https://www.wendangku.net/doc/552205534.html,）目录 1 目的 2 范围 3 注释规范 3.1 概述 3.2 自建代码文件注释 3.3 模块（类）注释 3.4 类属性注释 3.5 方法注释 3.6 代码间注释 4 命名总体规则 5 命名规范 5.1 变量（Variable）命名 5.2 常量命名 5.3 类（Class）命名 5.4 接口（Interface）命名 5.5 方法（Method）命名 5.6 名称空间Namespace）命名 6 编码规则 6.1 错误检查规则 6.2 大括号规则 6.3 缩进规则 6.4 小括号规则 6.5 If Then Else规则 6.6 比较规则 6.7 Case规则 6.8 对齐规则 6.9 单语句规则 6.10 单一功能规则 6.11 简单功能规则 6.12 明确条件规则 6.13 选用FALSE规则 6.14 独立赋值规则 6.15 定义常量规则 6.16 模块化规则 6.17 交流规则 7 编程准则 7.1 变量使用 7.2 数据库操作 7.3 对象使用 7.4 模块设计原则 7.5 结构化要求 7.6 函数返回值原则 8 代码包规范 8.1 代码包的版本号
8.2 代码包的标识 9 代码的控制 9.1 代码库/目录的建立 9.2 代码归档 10 输入控制校验规则 10.1 登陆控制 10.2 数据录入控制 附件1：数据类型缩写表 附件2：服务器控件名缩写表 1 目的 一.为了统一公司软件开发设计过程的编程规范 二.使网站开发人员能很方便的理解每个目录,变量，控件，类，方法的意义 三.为了保证编写出的程序都符合相同的规范，保证一致性、统一性而建立的程序编码规范。 四.编码规范和约定必须能明显改善代码可读性，并有助于代码管理、分类范围适用于企业所有基于.NET平台的软件开发工作 2 范围 本规范适用于开发组全体人员，作用于软件项目开发的代码编写阶段和后期维护阶段。 3 注释规范 3.1 概述 a) 注释要求英文及英文的标点符号。 b) 注释中，应标明对象的完整的名称及其用途，但应避免对代码过于详细的描述。 c) 每行注释的最大长度为100个字符。 d) 将注释与注释分隔符用一个空格分开。 e) 不允许给注释加外框。 f) 编码的同时书写注释。 g) 重要变量必须有注释。 h) 变量注释和变量在同一行，所有注释必须对齐，与变量分开至少四个“空格”键。 如：int m_iLevel,m_iCount; // m_iLevel ....tree level // m_iCount ....count of tree items string m_strSql; //SQL i) 典型算法必须有注释。 j) 在循环和逻辑分支地方的上行必须就近书写注释。 k) 程序段或语句的注释在程序段或语句的上一行 l) 在代码交付之前，必须删掉临时的或无关的注释。 m) 为便于阅读代码，每行代码的长度应少于100个字符。 3.2 自建代码文件注释 对于自己创建的代码文件（如函数、脚本），在文件开头，一般编写如下注释： /****************************************************** FileName: Copyright (c) 2004-xxxx *********公司技术开发部 Writer: create Date: Rewriter: