在之前的实验中，我使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）对此垃圾邮件进行分类。 在本笔记本中，我们将通过使用一些新技术（例如Bagging，RandomForest和AdaBoostClassifier）扩展先前的分析。 事实证明，我们的朴素贝叶斯模型实际上做得很好。 但是，让我们看一下其他一些模型，看看是否仍然无法改进。 特别是在本笔记本中，我们将研究以下技术： 可以找到有关合奏方法的另一个非常有用的指南。 这些合奏方法结合了多种技术： 引导通过学习者传递的数据（装袋）。 对用于学习者的功能进行子集化（与装袋组合表示随机森林的两个随机组成部分）。 将学习者聚集在一起，以使在某些方面表现最佳的学习者产生最大的影响（增强）。 通常，可以使用五步过程来使用监督学习方法（您在上面实际使用的方法）： 导入模型。 使用感兴趣的超参数实例化模型。 使模型适合训练数据。 预测测

采用随机森林算法实现跌倒检测，调节参数，采用GridSearchCV寻找最佳参数

一 、RF原理解释： 首先，从给定的训练集通过多次随机的可重复的采样得到多个 bootstrap 数据集。接着，对每个 bootstrap 数据集构造一棵决策树，构造是通过迭代的将数据点分到左右两个子集中实现的，这个分割过程是一个搜索分割函数的参数空间以寻求最大信息增量意义下最佳参数的过程。然后，在每个叶节点处通过统计训练集中达到此叶节点的分类标签的直方图经验的估计此叶节点上的类分布。这样的迭代训练过程一直执行到用户设定的最大树深度（随机森林提出者Breiman采用的是ntree=500）或者直到不能通过继续分割获取更大的信息增益为止，网上的代码中作者都是对树的最大深度设置了最大值。

随机森林分类 该脚本用于使用形状文件作为训练和验证的输入来对遥感多波段图像进行分类。 我正在使用Anaconda（Python 3.8）和以下软件包： OSGEO的GDAL软件包。 OGR scikit学习 （熊猫/ numpy / matplotlib / seaborn / ...） 如果您使用它，请引用我的脚本： 新发布！！！ Maptor 1.4beta 最后，我们很高兴地通知您，我们全新的软件现在已经发布为Beta版（2020-11-11）。 该软件能够对遥感数据应用随机森林分类和回归 档案文件 Classifcation_script.ipynb具有示例输出的jupyter笔记本 Classifcation_script.py -python脚本 准备数据和修改脚本 以tif格式准备遥感影像 训练和验证数据为（GIS）形状文件（多边形） 重要的！！！

资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)问题定义； 2)获取数据； 3)数据预处理； 4)探索性数据分析； 5)特征工程； 6)机器建模； 7)模型评估； 8)实际应用。

spark随机森林例子（java版）

用Java语言实现的随机森林算法，有详细注释，希望对大家有所帮助

本文档为matalb的随机森林工具箱，内含RF_Class_C和RF_Reg_C两个文件夹，用法可查看本人关于决策树和随机森林的博文。

R语言编写的随机森林（randomForest）代码。版本4.6-10，

August 29, 2013 Breiman and Cutler’s random forests for classification and regression Version 4.6-7