基于FPGA的二叉决策树cart算法verilog实现,训练环节采用MATLAB仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

MATLAB训练结果

上述决策树判决条件:

复制代码
分类的决策树
 1  if x21<17191.5 then node 2 elseif x21>=17191.5 then node 3 else 1
 2  if x28<162.5 then node 4 elseif x28>=162.5 then node 5 else 1
 3  if x2<16480.5 then node 6 elseif x2>=16480.5 then node 7 else 2
 4  if x4<712264 then node 8 elseif x4>=712264 then node 9 else 1
 5  if x22<25170.5 then node 10 elseif x22>=25170.5 then node 11 else 2
 6  if x5<108.5 then node 12 elseif x5>=108.5 then node 13 else 1
 7  class = 2
 8  if x28<138 then node 14 elseif x28>=138 then node 15 else 1
 9  class = 2
10  class = 1
11  class = 2
12  class = 1
13  class = 2
14  if x11<658 then node 16 elseif x11>=658 then node 17 else 1
15  if x2<21877 then node 18 elseif x2>=21877 then node 19 else 1
16  if x15<3.5 then node 20 elseif x15>=3.5 then node 21 else 1
17  class = 1
18  if x19<12.5 then node 22 elseif x19>=12.5 then node 23 else 1
19  class = 2
20  class = 1
21  if x22<34117.5 then node 24 elseif x22>=34117.5 then node 25 else 1
22  class = 2
23  class = 1
24  class = 1
25  if x22<34332 then node 26 elseif x22>=34332 then node 27 else 1
26  class = 2
27  class = 1

FPGA测试结果:

2.算法运行软件版本

matlab2024b

vivado2022.2

3.部分核心程序

(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

复制代码
...................................................
            // 统计分类错误数
            if(o_reallabel == 2'd1 & o_prelabel == 2'd2)
                r_err1 <= r_err1 + 16'd1;
            else
                r_err1 <= r_err1;
                
            if(o_reallabel == 2'd2 & o_prelabel == 2'd1)
                r_err2 <= r_err2 + 16'd1;
            else
                r_err2 <= r_err2;
                
            // 保持输出为0(数据收集阶段)
            o_err1 <= 16'd0;
            o_err2 <= 16'd0;
            o_cnt1 <= 16'd0;
            o_cnt2 <= 16'd0;
        end
        // 阶段2:输出统计结果(TEST_NUM+1到TEST_NUM+500个周期)
        else if(o_cntall <= TEST_NUM + 500)
        begin
            o_err1 <= r_err1;      // 输出类别1的错误数
            o_err2 <= r_err2;      // 输出类别2的错误数
            o_cnt1 <= r_cnt1;      // 输出类别1的样本总数
            o_cnt2 <= r_cnt2;      // 输出类别2的样本总数
        end
        // 阶段3:重置计数器(超过TEST_NUM+500后)
        else begin
            r_err1 <= 16'd0;       // 重置中间计数器
            r_err2 <= 16'd0;
            r_cnt1 <= 16'd0;
            r_cnt2 <= 16'd0;
            // 保持输出结果不变
            o_err1 <= o_err1;
            o_err2 <= o_err2;
            o_cnt1 <= o_cnt1;
            o_cnt2 <= o_cnt2;
        end
    end  
end 

// 总计数器和使能信号控制
always @(posedge i_clk or posedge i_rst)
begin
    if(i_rst)
    begin
        o_cntall <= 16'd0;         // 复位总计数器
        enable <= 1'd0;            // 禁用数据生成器
    end
    else begin
        // 循环计数:达到最大值后归零
        if(o_cntall == TEST_NUM + 500)
            o_cntall <= 16'd0;
        else
            o_cntall <= o_cntall + 16'd1;
            
        // 在测试阶段(前TEST_NUM个样本)启用数据生成器
        if(o_cntall <= TEST_NUM)
            enable <= 1'd1;
        else
            enable <= 1'd0;
    end
end 
 
endmodule
05_0137m

4.算法理论概述

分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)是一种典型的二叉决策树算法,由Breiman等人于1984年提出。它既可以用于分类问题(输出离散值),也可以用于回归问题(输出连续值)。CART通过递归划分特征空间,构建二叉树结构,其核心思想是基于最小化不纯度(分类)或最小化平方误差(回归)来选择最优分裂特征和阈值,最终形成一棵二叉树。

1.CART算法实现步骤:

输入:训练数据集D,特征集A,停止条件(如最小样本数、最大深度) 输出:CART决策树 1. 若当前节点样本数小于最小样本数或达到最大深度,标记为叶子节点,返回类别/均值。

  1. 对每个特征a∈A,遍历所有可能的分裂阈值t,计算分裂后的不纯度(分类)或平方误差(回归)。

  2. 选择使不纯度/平方误差最小的特征a和阈值t,生成左右子树。

  3. 对左右子树递归调用步骤1-3,直至满足停止条件。

  4. 对生成的树进行剪枝处理。

2.特征选择与分裂阈值搜索

对于每个特征a,将样本按特征值排序,遍历所有可能的分裂点(通常取相邻样本的中间值),计算每个分裂点的不纯度或平方误差,选择最优分裂条件。

3.递归分裂与停止条件

递归分裂直至满足以下条件之一:

节点样本数小于预设最小值(如 10)。

所有样本属于同一类别(分类问题)或方差小于阈值(回归问题)。

树的深度达到预设最大值(如 10 层)。

4. 叶子节点赋值

分类树:叶子节点的类别为该节点样本的多数类。

回归树:叶子节点的值为该节点样本的均值。

5.剪枝处理

预剪枝:在分裂时提前限制树的生长,如设置最小样本分裂数、最大深度等。

后剪枝:先生成完整树,再自底向上删除贡献度低的节点。常用方法包括代价复杂度剪枝(Cost-Complexity Pruning),通过最小化损失函数:

Cα​(T)=C(T)+α∣T∣

其中,C(T)为训练误差,∣T∣为叶子节点数,α为正则化参数。

CART算法通过递归分裂和剪枝策略,在分类和回归问题中实现了高效的决策建模。MATLAB 训练流程直观易实现,而 FPGA 测试则利用硬件并行性提升预测速度,适用于实时性要求高的场景。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

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