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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。

AdTree实现了以下描述的树重构方法： Shenglan Du, Roderik Lindenbergh, Hugo Ledoux, Jantien Stoter, and Liangliang Nan. AdTree: Accurate, Detailed, and Automatic Modelling of Laser-Scanned Trees. Remote Sensing. 2019, 11(18), 2074. 如果您使用代码/程序（或部分代码），请考虑引用我们的论文。 从点云重建的3D树 生成并运行AdTree 预编译的可执行文件（适用于macOS ， Linux和Windows ）可在下载。 AdTree依赖于某些第三方库，并且大多数依赖项都包括在除外。 因此，您需要先安装Boost。 注意：AdTree使用已剥离的早期版本，该版本与最新版本不兼容。 您需

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在android 中实现左边树形菜单，右边展开节点，类似美团网、大众点评网一样的，源码