【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

人工智能_项目实践_贷款违约预测_基于随机森林算法的贷款违约预测模型研究 如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险，计算借款人的违约概率，是现代金融机构信用风险管理的基础和重要环节。本文主要研究借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的历史贷款数据进行统计分析，并使用随机森林算法建立贷款违约预测模型。实验结果表型，随机森林算法在预测性能上超过了决策树和逻辑回归分类算法。此外通过使用随机森林算法对特征进行重要性排序，可以得到对最终是否违约影响较大的特征，从而能够更有效的进行金融领域的借贷风险判断。

一个简单的火势蔓延模型，它使用火势蔓延到其摩尔社区 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Moore_neighborhood ) 中的树木的概率。 一旦一棵树被烧毁，点燃后的一个时间步，它就不会被重新点燃。 以矩阵的每个值为树的概率生成森林，使该概率成为森林中树木的（平均）百分比。 当森林中没有更多的火灾时，该函数会停止，最终结果是可见的，其中包含达到该结果所花费的时间步数。

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XXXX年上海明园·森林都市Ⅲ期营销策略提案(下).ppt

本程序是用C#来解决d森林，找出最小分离集S。

原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。 梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入

针对脑电信号的注意力识别精度问题，本文应用深度森林的算法进行仿真研究。首先对原始脑电信号通过小波分析进行预处理去噪，然后采用深度森林的方法进行分类识别。实验分别对6位受试者在注意和非注意两种状态下的脑电信号进行分析，结果表明，对注意力状态识别的准确率达到了95%以上，同时对通用数据库中清醒和睡眠两种状态下的脑电数据进行识别，也取得了较高的识别率，结果证明了该算法对脑电信号注意力识别的准确率是可靠的。