随机森林工具箱，用于数据的训练和测试，可用于模式识别，变量选择等识别准确率较高。

数据包括 ： 苹果褐斑病 、 苹果黑腐病 、 苹果花叶病 、 苹果正常

前言 优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合） 论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh） 优化思路 1. 计算传统模型准确率 2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林 3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树 4. 通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值且AUC较小的树 5. 计算最终的准确率 主要代码粘贴如下（注释比较详细，就不介绍代码了） #-*- c

随机森林是一种有效的集成学习算法，被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度，需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差，利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化的随机森林算法。仿真结果表明，利用该方法优化得到的参数都能够使随机森林的分类效果得到一定程度的提高。

设计了一个基于ZigBee森林防火移动顸警系统。使用ZigBee技术构建一个数字传感器无线通信网络，该网络主要由终端节点、协调节点和发送节点构成。数字传感器采集的环境参数主要有温度、相对湿度、光照强度等，把各个不同功能的节点按要求散布在森林中采集现场环境参数，采集的数据经处理后通过无线通信网络发送至监测端和服务器控制端。该系统采用射频芯片CC2431作为传感器网络节点，中心节点和GPRS模块DTP-SO5Ci相连，借助移动通信网络将终端节点采集到的数据转发到手机终端或互联网中的服务器，手机客户端采用J2M

8.7　生成随机数 cos() 和 atan2() 这三个。 举例： 浏览器预览效果如图 8-7 所示。 图8-7 分析： 咦，sin30°不是等于 0.5 么？为什么会出现上面这种结果呢？其实，这是因为 JavaScript 计算会有一定的精度，但是误差是非常小的，可以忽略不计。 这些三角函数是高级动画开发的基础。当然这本书只是仅仅是带大家入门而已，对 于三角函数在动画开发中的具体应用，可以关注《Web 前端开发精品课——HTML5 Canvas 开发详解》。 8.7　生成随机数 在 JavaScript 中，我们可以使用 random() 方法来生成 0～ 1 之间的一个随机数。random， 就是“随机”的意思。特别注意一下，这里的 0 ～ 1 是只包含 0 不包含 1 的，即 [0, 1)。 语法： Math.random() 145

机器学习实战项目——决策树&随机森林&时间序列预测股价.zip

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于随机森林思想的组合分类器设计_随机森林_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

本文主要介绍如何使用python的sk-learn机器学习框架搭建一个或多个：文本分类的机器学习模型，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验，完整代码在最下方，想要先看源码的同学可以移步本文最下方进行下载。 博主也参考过文本分类相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。

随机森林是一种一种分类算法，属于集成学习中的Bagging算法，即引导聚合类算法，由于不专注于解决困难样本，所以模型的performance会受到限制。在学习随机森林算法之前，首先要弄懂三个概念：决策树；集成学习（Ensemble Learning）[多分类系统]；自主采样法（Boostrap Sampling）。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。随机森林具有对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器；可以处理大量的输入变数；可以在决定类别时，评估变数的重要性；可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计；对于不平衡的分类资料集来说，可以平衡误差等优点。 注意：这份源码有调用到一个封装的32位的库，必须是32位的matlab才能运行成功