er菜（Amaranthus palmeri S.Wats。）入侵对全美国的棉花（Gossypium hirsutum L.）生产系统造成了负面影响。 这项研究的目的是评估冠层高光谱窄带数据作为随机森林机器学习算法的输入，以区分棉花中的distinguish菜。 该研究着重于将Palmer mar菜与棉花的近等基因系（铜，绿和黄叶）区分开来。 使用分光辐射计在两个不同的日期（2016年12月12日和2017年5月14日）获取Palmer mar菜和棉花冠层的高光谱反射率测量。数据是从温室中种植的植物中收集的。 将光谱数据汇总到提议用于研究植被和农作物的24个高光谱窄带。 这些带由随机森林（cforest）的条件推断版本进行了测试，以区分Palmer mar菜和棉花。 分类为二进制：Palmer mar菜和棉青铜，Palmer mar菜和棉绿，Palmer mar菜和棉黄。 分类准确性已通过总体，用户和生产者的准确性进行验证。 对于这两个日期的总和，总体准确性介于77.8％至88.9％之间。 相对于棉黄色分类，Palmer mar菜红的整体准确性最高（2016年12月12日为88.9％;

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基于监测数据及机器学习算法的湖泊水质实时评价技术对当前湖泊水资源的管理、维护和保护具有重要意义。本文针对巢湖水质的类别评价，利用随机森林(Random Forest, RF)分类算法对该区域水质进行类别判定。与其他算法相比,随机森林算法有着精度高、可容忍噪声强等诸多优点。测试结果表明，当决策树的棵数ntree=300，分裂属性集中属性个数mtry=2时，在合肥湖滨监测断面水质分类准确率可达96.15%，在巢湖裕溪口监测断面水质分类准确率高达100%，该方法具有稳健性较高、实用性强、泛化性能好等特点, 能够有效进行水质评价。

本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

针对随机森林（RF,random forest）算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷，提出一种加权投票改进方法，在此基础上，提出一种检测 Android 恶意软件的改进随机森林分类模型（IRFCM,improved random forest classification model）。IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择，然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka 环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。

MATLAB 随机森林算法工具包（修改版本），可直接使用。 解压将RF_Class_C和RF_Reg_C放到 ..\MATLAB\R2016a\toolbox路径里面。 1、设置路径—添加并包含子文件夹——RF_Class_C——保存。 2、设置路径—添加并包含子文件夹——RF_Reg_C——保存。

随机森林算法

基于随机森林算法（RF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于随机森林算法（RF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于随机森林算法（RF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上