TikZ でのランダム フォレスト アルゴリズムの説明

Question

私は、ランダムフォレストTikZ では、これら 2 つの図を組み合わせて、2 番目の画像にあるさまざまなツリー構造が表示されます。TikZ 画像には、最初の画像に示されているように、単一のサンプルの各ツリーを通るパス (赤い点) も表示されます。

1. ソース
2. ソース

今のところはこんな感じです。

\documentclass{standalone}

\usepackage{forest}

\begin{document}
\begin{forest} for tree={l sep=3em, s sep=3em, anchor=center, inner sep=0.7em, fill=blue!50, circle, font=\Large\sffamily}
  [Training Data, draw, rectangle, rounded corners, orange, text=white
    [,red!70[[][]][,red!70[[][]][,red!70[,red!70][]]]]
    [,red!70[,red!70[[][]][,red!70]][[][[][]]]]
    [,red!70[[][]][,red!70[,red!70[][,red!70]][]]]
  ]
\end{forest}
\end{document}

私はまだ苦労しています:

1. 2 番目の画像のように、各ツリーの周りにボックスを描き、番号 (ツリー 1、ツリー 2、ツリー n) を付けます。
2. 木 2 と木 n の間の 3 つのドットを取得します。
3. 画像 1 のように、サンプルが各ツリーを通過するパスに沿って矢印を描きます。
4. 下部にあるすべてのツリーの結果を「分類の多数決/回帰の平均」というテキストと組み合わせる

ご協力いただければ幸いです。

アップデート

user121799 の素晴らしい助けのおかげで、これが完成した TikZ 画像です。

\documentclass[tikz]{standalone}

\usepackage{forest}
\usetikzlibrary{fit,positioning}

\tikzset{
  font=\Large\sffamily\bfseries,
  red arrow/.style={
    midway,red,sloped,fill, minimum height=3cm, single arrow, single arrow head extend=.5cm, single arrow head indent=.25cm,xscale=0.3,yscale=0.15,
    allow upside down
  },
  black arrow/.style 2 args={-stealth, shorten >=#1, shorten <=#2},
  black arrow/.default={1mm}{1mm},
  tree box/.style={draw, rounded corners, inner sep=1em},
  node box/.style={white, draw=black, text=black, rectangle, rounded corners},
}

\begin{document}
\begin{forest}
  for tree={l sep=3em, s sep=3em, anchor=center, inner sep=0.7em, fill=blue!50, circle, where level=2{no edge}{}}
  [
  Training Data, node box
  [sample and feature bagging, node box, alias=bagging, above=4em
  [,red!70,alias=a1[[,alias=a2][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,red arrow]{}}[[][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,red arrow]{}}[,red!70,edge label={node[below=1ex,red arrow]{}}][,alias=a3]]]]
  [,red!70,alias=b1[,red!70,edge label={node[below=1ex,red arrow]{}}[[,alias=b2][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,red arrow]{}}]][[][[][,alias=b3]]]]
  [~~$\dots$~,scale=2,no edge,fill=none,yshift=-4em]
  [,red!70,alias=c1[[,alias=c2][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,red arrow]{}}[,red!70,edge label={node[above=1ex,red arrow]{}}[,alias=c3][,red!70,edge label={node[above=1ex,red arrow]{}}]][,alias=c4]]]]
  ]
  \node[tree box, fit=(a1)(a2)(a3)](t1){};
  \node[tree box, fit=(b1)(b2)(b3)](t2){};
  \node[tree box, fit=(c1)(c2)(c3)(c4)](tn){};
  \node[below right=0.5em, inner sep=0pt] at (t1.north west) {Tree 1};
  \node[below right=0.5em, inner sep=0pt] at (t2.north west) {Tree 2};
  \node[below right=0.5em, inner sep=0pt] at (tn.north west) {Tree $n$};
  \path (t1.south west)--(tn.south east) node[midway,below=4em, node box] (mean) {mean in regression or majority vote in classification};
  \node[below=3em of mean, node box] (pred) {prediction};
  \draw[black arrow={5mm}{4mm}] (bagging) -- (t1.north);
  \draw[black arrow] (bagging) -- (t2.north);
  \draw[black arrow={5mm}{4mm}] (bagging) -- (tn.north);
  \draw[black arrow={5mm}{5mm}] (t1.south) -- (mean);
  \draw[black arrow] (t2.south) -- (mean);
  \draw[black arrow={5mm}{5mm}] (tn.south) -- (mean);
  \draw[black arrow] (mean) -- (pred);
\end{forest}
\end{document}

Answer 1

次のようにします。

1. 使用fit。
2. 適切なノードを追加します。
3. 見るここ。
4. ノードを手動で追加します。

\documentclass[tikz]{standalone}
\usetikzlibrary{fit,shapes.arrows,positioning}
\usepackage{forest}
\tikzset{marrow/.style={midway,red,sloped,fill, minimum height=3cm, single arrow, single arrow
    head extend=.5cm, single arrow head indent=.25cm,xscale=0.3,yscale=0.15,
    allow upside down}}
\begin{document}
\begin{forest} 
for tree={l sep=3em, s sep=3em, anchor=center, inner sep=0.7em, fill=blue!50,
circle, font=\Large\sffamily,where level=1{no edge}{}}
  [Training Data, draw, rectangle, rounded corners, orange, text=white,alias=TD
    [,red!70,alias=a1[[,alias=a2][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,marrow]{}}[[][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,marrow]{}}[,red!70,edge label={node[below=1ex,marrow]{}}][,alias=a3]]]]
    [,red!70,alias=b1[,red!70,edge label={node[below=1ex,marrow]{}}[[,alias=b2][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,marrow]{}}]][[][[][,alias=b3]]]]
    [~$\cdots$~,scale=4,no edge,fill=none,yshift=-1em]
    [,red!70,alias=c1[[,alias=c2][]][,red!70,edge label={node[above=1ex,marrow]{}}[,red!70,edge label={node[above=1ex,marrow]{}}[,alias=c3][,red!70,edge label={node[above=1ex,marrow]{}}]][,alias=c4]]]
  ]
\node[draw,fit=(a1)(a2)(a3)](f1){};  
\node[draw,fit=(b1)(b2)(b3)](f2){};  
\node[draw,fit=(c1)(c2)(c3)(c4)](f3){};  
\path (f1.south west)--(f3.south east) node[midway,below=4em] (David) {mean};
\node[below=2em of David] (pred){prediction};
\foreach \X in {1,2,3}{\draw[-stealth] (TD) -- (f\X.north);
\draw[-stealth] (f\X.south) -- (David);}
\draw[-stealth] (David) -- (pred);
\end{forest}
\end{document}