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

基于随机森林算法的数据分类预测，测试集平均准确率可达96.5812%、

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numpy复现随机森林算法内含数据集

012_基于随机森林算法(RF)的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用TreeBagger函数实现

基于随机森林算法的数据分类预测，代码全部封装好了，注释也写得非常详细，跑数据的过程中有任何问题可以私信博主

011_基于随机森林算法(RF)的数据分类预测 Matlab代码实现过程，调用TreeBagger函数实现

010_基于随机森林算法(RF)的数据回归预测 Matlab代码实现过程，调用TreeBagger函数实现

本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点： *对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样； *对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等； *每棵树完全生成，不进行剪枝； *每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成（回归的时候，即各棵树的叶节点的平均） 著名的python机器学习包scikit learn的文档对此算法有比较详尽的介绍: http://scikit-learn.org/stable/modules/en